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本数据集是为客户流失预测建模设计的结构化数据集,旨在通过分析银行客户的人口统计学特征、账户状态、产品使用行为及交易模式,构建能识别高风险流失客户的机器学习模型。数据集的变量明确标识了客户是否已离开银行。通过整合地理分布、信用评分、账户余额、持有产品数量等信息,其为银行提供了一个数据驱动的决策工具,以支持个性化客户挽留策略、资源优化配置及客户生命周期价值管理,是金融科技与客户关系管理领域的经典案例。
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