客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-gkathena
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 预测模型, 用户行为分析, 机器学习, 客户关系管理, 银行客户, 风险评估, 数据挖掘
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、以及是否流失的相关情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内客户的静态快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段信息推测，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，如CustomerID（客户ID）、Sur（姓氏）、NetworkScore（信用评分）、Region（地区）、Gender（性别）、Age（年龄）、Tenure（客户服务年限）、MonthlyCharge（月消费额）、NumOfProducts（产品数量）、HasInternetService（是否有互联网服务）、IsActiveMember（是否活跃会员）、EstimatedMonthlyUsage（预估月使用量）、Exited（是否流失）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv、test_data.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，为客户流失预测研究提供基础。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析、风险评估等领域的数据建模和机器学习应用。
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、金融风险控制等领域的研究，如客户流失预测模型构建、用户画像分析、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、电信等行业提供数据支持，特别是在客户挽留、精准营销、风险预警等方面。
决策支持：支持企业制定客户管理策略，优化产品和服务，降低客户流失率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解相关领域。
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，帮助企业实现客户价值最大化。
