客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-sharnadas
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 客户行为, 银行客户, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户画像
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、信用评分、账户活动以及是否流失的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的、快照式的数据集。
地理范围：数据覆盖了不同国家（如法国、西班牙、德国）的银行客户。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖了客户的个人信息、信用评分、账户活动和是否流失等关键指标，具体包括：id, CustomerId, Surname, CreditScore, Geography, Gender, Age, Tenure, Balance, NumOfProducts, HasCrCard, IsActiveMember, EstimatedSalary, Exited。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的Kaggle竞赛，经过了整理和结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和构建预测模型。
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的学术研究，如客户流失影响因素分析、预测模型构建与评估等。
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、市场营销等方面具有实际价值。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估，制定客户挽留策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的技术和方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并优化客户管理策略，以提高客户留存率。
