客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-yatharthgautam123789
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, 客户画像, 数据分析, 预测模型, 风险评估, 客户关系管理
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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确具体国家，但包含“France”（法国）等地理信息。
数据维度：数据集包括客户的ID、客户ID、姓氏、信用评分、地理位置、性别、年龄、在银行的服务年限、账户余额、产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃成员、预估薪资等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
数据来源于Kaggle公开数据集，已进行结构化处理，方便进行数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析等领域的学术研究，如客户画像构建、影响因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制和市场营销方面。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化产品和服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
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，并采取针对性措施，以提高客户留存率和盈利能力。
