客户流失银行信用卡用户分析数据集CustomerChurnBankCreditCardUserAnalysisDataset-pinarelcinmann
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 信用卡, 用户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行的信用卡客户数据，记录了客户的个人信息、信用卡使用情况以及客户流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推断为银行信用卡用户。
数据维度：数据集包含了多个维度的数据，包括但不限于：
客户基本信息：如客户编号（CLIENTNUM）、年龄（Customer_Age）、性别（Gender）、受抚养人数（Dependent_count）、教育程度（Education_Level）、婚姻状况（Marital_Status）、收入类别（Income_Category）等。
信用卡信息：如信用卡类别（Card_Category）、持有信用卡时长（Months_on_book）、总关联账户数（Total_Relationship_Count）、过去12个月不活跃月数（Months_Inactive_12_mon）、过去12个月联系次数（Contacts_Count_12_mon）、信用额度（Credit_Limit）、循环余额总额（Total_Revolving_Bal）、平均可用信用额度（Avg_Open_To_Buy）等。
交易信息：如季度交易额变化（Total_Amt_Chng_Q4_Q1）、总交易额（Total_Trans_Amt）、总交易次数（Total_Trans_Ct）、季度交易次数变化（Total_Ct_Chng_Q4_Q1）、平均使用率（Avg_Utilization_Ratio）等。
客户流失状态：Attrition_Flag（客户流失标识，表明客户是否已流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、风险评估等领域的研究。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析、信用风险评估等领域的学术研究，如机器学习模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、风险控制等。
决策支持：支持银行和金融机构进行客户挽回、个性化服务推荐、风险管理策略优化等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户流失的成因和预测方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助企业优化客户管理策略，提升客户留存率和盈利能力。
