客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysis-enlikkanagatova
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 人口统计, 银行客户, 机器学习, 预测建模, 数据分析, 客户关系管理
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、账户活动和流失状态，用于客户流失预测分析。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数据。
地理范围：数据记录了来自不同国家（如德国、西班牙、法国）的银行客户信息。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
id：客户的唯一标识符。
CustomerId：客户ID。
Sur：客户姓氏。
CreditScore：信用评分。
Geography：所在国家。
Gender：性别。
Age：年龄。
Tenure：客户在该银行的服务年限。
Balance：账户余额。
NumOfProducts：客户使用的银行产品数量。
HasCrCard：是否有信用卡。
IsActiveMember：是否为活跃会员。
EstimatedSalary：预估薪资。
数据格式：CSV格式，包含traincsv-1、testcsv-1和sample_submissioncsv三个文件，方便数据处理和模型训练。
该数据集特别适用于客户流失预测、客户画像分析、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：适用于金融领域和机器学习交叉研究，如客户流失预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销策略制定等。
决策支持：支持银行制定个性化客户服务方案，优化客户挽留策略，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现客户流失风险的早期预警和干预。
