客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-alihamza01
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 机器学习, 客户行为, 风险评估, 客户画像, 数据预测, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失的情况，用于预测客户流失风险。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。
地理范围：数据覆盖了法国、德国和西班牙等国家。
数据维度：包括客户ID、信用评分、地理位置、性别、年龄、服务年限、账户余额、产品数量、是否有信用卡、是否活跃成员、预估薪资以及客户是否流失（Exited）等多个特征。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测建模和客户行为分析。
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：适用于客户关系管理、金融风险管理等领域的学术研究，如客户流失预测、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为银行业、金融科技公司提供数据支持，尤其适用于客户挽回策略制定、个性化营销、风险控制等。
决策支持：支持企业进行客户流失预警，优化客户服务，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高客户 retention rate（客户留存率）。
