客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-vjx021
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 二元分类, 机器学习, 银行客户, 客户画像, 风险评估, 数据分析, 预测模型
数据概述：
该数据集包含银行客户信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为客户静态快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含“Geography”（地理位置）字段。
数据维度：数据集包含13个字段，包括客户ID（CustomerId）、姓氏（Sur）、信用评分（CreditScore）、地理位置（Geography）、性别（Gender）、年龄（Age）、服务年限（Tenure）、余额（Balance）、产品数量（NumOfProducts）、是否有信用卡（HasCrCard）、是否为活跃会员（IsActiveMember）和预估薪资（EstimatedSalary）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据处理和模型训练。数据已进行匿名化处理，但保留了关键特征。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据清洗和格式化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及风险评估等领域。
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：适用于金融领域客户流失预测的学术研究，如不同机器学习模型在客户流失预测上的表现对比、客户特征重要性分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制、营销策略优化等方面。
决策支持：支持银行等金融机构制定客户挽回策略，提升客户留存率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解客户流失预测模型的构建过程。
此数据集特别适合用于建立预测模型，识别高流失风险客户，并制定针对性的营销或挽回措施，以提高客户忠诚度和企业盈利能力。
