客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-eylulnidafirinci
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 客户分析, 机器学习, 银行客户, 行为预测, 数据挖掘, 风险管理, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自金融行业的客户流失记录，记录了银行客户的基本信息、账户活动、以及客户是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据可能涵盖多个国家或地区，但具体信息未明确。
数据维度：数据集包含以下字段：RowNumber（行号）, CustomerId（客户ID）, Sur（姓氏）, CreditScore（信用评分）, Geography（所在国家）, Gender（性别）, Age（年龄）, Tenure（服务年限）, Balance（账户余额）, NumOfProducts（产品数量）, HasCrCard（是否持有信用卡）, IsActiveMember（是否活跃会员）, EstimatedSalary（预估薪资）, Exited（是否流失，1代表流失，0代表未流失）, Complain（是否投诉）, Satisfaction Score（满意度评分）, Card Type（信用卡类型）, Point Earned（积分）。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer-Churn-Records.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，具体来源信息未明确，但数据已进行整理和标准化。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析等领域。
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：适用于客户关系管理、金融风控等领域的研究，如客户流失预测模型构建、影响流失因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险评估方面。
决策支持：支持企业制定客户 retention 策略，优化客户体验，提高客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的内在规律，并掌握相关建模方法。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别高风险客户，并采取相应措施，以降低客户流失率，提升客户忠诚度。
