银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-ssreya
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测, 机器学习, 客户行为, 数据分析, 二分类, 金融
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的结构化数据，记录了客户的基本信息和行为特征，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为银行客户群体。
数据维度：数据集包括ID、信用评分（Score）、性别（Sex）、年龄（Age）、服务年限（Authority）、账户余额（Money）、产品数量（Product no）、预估余额（Balance (estimated)）和是否流失（Exited）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为SP_II_MN.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融领域客户流失预测相关的学术研究，例如客户流失影响因素分析、预测模型构建与优化等。
行业应用：可以为银行等金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理、风险控制、精准营销等方面。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略，优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素和预测模型，帮助用户实现客户流失风险的预警和管理。
