客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-ayuma961
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为分析, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 客户细分, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的个人属性、交易行为和账户余额等，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范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测，可能来源于特定地区的银行。
数据维度：数据集包括客户ID、客户年龄、性别、家属数量、职业、所在城市、客户网络类别、分行代码、上次交易至今的天数、当前余额、上月月末余额、前两个季度月均余额、本月信用卡消费额、上月信用卡消费额、本月借记卡支出额、上月借记卡支出额、本月余额、上月余额以及客户流失状态（churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_prediction.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
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。
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、预测模型构建与优化等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制和市场营销方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化客户服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，并评估不同策略对客户留存率的影响，从而帮助金融机构实现更精准的客户管理和风险控制。
