客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-kalashkala
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, 预测模型, 客户行为分析, 数据挖掘, 二分类, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了银行客户的相关信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据可能涵盖多个国家，包括法国、德国、西班牙等。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、账户信息、银行产品使用情况等，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、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。train.csv用于训练模型，test.csv用于测试模型，sample_submission.csv提供了提交预测结果的格式。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，为公开数据集，已进行初步的数据整理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的研究，如客户流失影响因素分析、预测模型优化等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销等方面。
决策支持：支持企业进行客户流失风险评估，制定相应的客户 retention 策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、客户关系管理等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握实际数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律与影响因素，帮助用户构建和优化客户流失预测模型，提升客户 retention 的效率。
