标题：客户行为与满意度分析数据集
数据内容：
该数据集包含10000条客户相关信息，涵盖以下字段：客户编号（CustomerId）、姓氏（Surname）、信用评分（CreditScore）、地理位置（Geography）、性别（Gender）、年龄（Age）、客户 tenure（Tenure）、账户余额（Balance）、购买产品数量（NumOfProducts）、是否持有信用卡（HasCrCard）、是否为活跃会员（IsActiveMember）、估计薪资（EstimatedSalary）、是否已注销账户（Exited）、是否投诉（Complain）、满意度评分（Satisfaction Score）、卡类型（Card Type）、累积积分（Point Earned）。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集适用于金融、零售、市场营销等行业，可用于分析客户行为、预测客户流失、评估客户满意度、优化产品和服务策略、提升客户忠诚度等。
标签：客户行为分析, 金融数据, 市场营销, 客户满意度, 数据分析, 信用卡, 客户流失, 金融行业, 数据挖掘, 数据科学
行业分类：
1. 金融行业：用于客户信用评估、信用卡使用行为分析、客户流失预测等。
2. 零售行业：用于客户购买行为分析、产品推荐、客户分群等。
3. 市场营销行业：用于客户满意度分析、营销策略优化、精准营销等。
4. 客户关系管理行业：用于客户忠诚度分析、客户生命周期管理等。
统计信息分析：
- 数据集包含10000条记录，客户编号和客户ID均为10000种不同值，说明数据具有较高的样本量和多样性。
- 地理位置仅有3种不同值，可能表示数据覆盖的区域有限。
- 年龄字段有70种不同值，覆盖范围较广。
- 满意度评分有5种不同值，说明数据对客户满意度的区分较为细致。
- 估计薪资字段有9999种不同值，表明薪资范围广泛且数据颗粒度较高。
