客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-vividelephant
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 预测模型, 机器学习, 客户画像, 风险评估, 数据分析, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含银行客户的相关信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一个静态的客户快照数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，但包含了客户的地理位置信息。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户的基本信息、账户活动、产品使用情况等，如信用评分(CreditScore)、年龄(Age)、任期(Tenure)、余额(Balance)、产品数量(NumOfProducts)、预估工资(EstimatedSalary)、余额工资比(BalanceSalaryRatio)、年龄任期比(TenureByAge)、信用评分年龄比(CreditScoreGivenAge)、是否有信用卡(HasCrCard)、是否活跃会员(IsActiveMember)、地理位置(Geography_Spain, Geography_France, Geography_Germany)和性别(Gender_Female, Gender_Male)等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于未知来源，已进行初步的数据整理。
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，如客户流失影响因素分析、预测模型比较等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理、风险控制、营销策略优化等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化客户服务流程，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化客户管理策略，提高客户留存率。
