客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mrtechnical011
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 机器学习, 银行客户, 用户行为分析, 风险预测, 数据挖掘, 分类模型, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行客户行为的数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及是否流失的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未具体说明国家或地区，但包含客户的地理位置信息。
数据维度：包括客户的各项属性，如信用评分（CreditScore）、地理位置（Geography）、性别（Gender）、年龄（Age）、服务年限（Tenure）、账户余额（Balance）、产品数量（NumOfProducts）、是否持有信用卡（HasCrCard）、是否活跃成员（IsActiveMember）、预估工资（EstimatedSalary）以及客户是否流失（Exited）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn_Modelling.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和风险评估等领域。
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：适用于客户流失预测、用户行为分析等学术研究，如探索影响客户流失的关键因素、构建预测模型等。
行业应用：为银行业、金融机构等提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化产品和服务、提升客户满意度。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用分类模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，帮助企业识别高风险客户，并采取相应的措施以降低客户流失率。
