客户流失预测特征重要性与模型数据集CustomerChurnPredictionFeatureImportanceandModelData-brenshlytcher
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 机器学习, 特征工程, 模型评估, 银行客户, 数据分析, 预测模型, 特征重要性
数据概述：
该数据集包含用于客户流失预测模型的特征数据以及特征重要性评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态数据集。
地理范围：数据可能来自银行客户，未限定具体地理位置。
数据维度：数据集包含多个特征，涵盖客户的人口统计学信息、账户活动、产品使用情况等，同时提供了特征重要性评估结果。具体字段包括：Combinated_Feature_Importances.csv（特征名称和特征重要性评分）、Feature_Combinated_test.csv（测试集，包含客户ID、客户信息和组合特征）和Feature_Combinated_train.csv（训练集，包含客户ID、客户信息和组合特征）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和模型构建。
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、特征重要性分析、模型评估与优化等相关研究。
行业应用：为银行业、金融服务业提供数据支持，用于客户流失风险管理、个性化营销策略制定。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户挽留策略，优化客户关系管理。
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素材。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，评估不同特征组合对模型性能的影响，并构建预测模型以提高客户挽留率。
