客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-phmnguynngcmai
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 银行客户, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 分类任务, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含模拟的银行客户信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖多个国家或地区，包括法国、德国和西班牙等。
数据维度：数据集包含客户的个人信息、银行账户信息以及客户行为数据，主要字段包括：id, CustomerId, Surname, CreditScore, Geography, Gender, Age, Tenure, Balance, NumOfProducts, HasCrCard, IsActiveMember, EstimatedSalary, Exited（目标变量，表示客户是否流失）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于模拟生成，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和数据建模等任务。
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、用户画像分析、客户生命周期价值评估等方面的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于构建客户流失预测模型，优化客户关系管理策略。
决策支持：支持企业制定针对性的客户挽回策略，提高客户留存率，提升盈利能力。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
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，并评估不同策略对客户留存的影响，最终实现提高客户忠诚度和企业效益的目标。
