标题：客户行为与信用评估数据集
概述：
本数据集来源于互联网公开数据，包含10000个客户的详细信息，涵盖了客户的基本属性、信用状况、财务状况及行为特征等方面的数据。数据集包含12个字段，每个字段都具有较高的数据多样性，能够支持多种数据挖掘和分析任务。
数据内容：
- 客户ID（customer_id）：唯一标识符，共有10000个不同值；
- 信用评分（credit_score）：反映客户信用状况，分为460个不同等级；
- 国籍（country）：客户所在国家，涉及3个不同国家；
- 性别（gender）：客户性别，分为2个类别；
- 年龄（age）：客户年龄，跨度覆盖70个不同年龄段；
- 服务年限（tenure）：客户在金融机构的持续时间，分为11个不同区间；
- 账户余额（balance）：客户账户中的资金余额，共有6382个不同值；
- 持有产品数量（products_number）：客户持有的金融产品数量，分为4个类别；
- 信用卡持有情况（credit_card）：客户是否持有信用卡，分为2个类别；
- 活跃会员状态（active_member）：客户是否为活跃会员，分为2个类别；
- 预计薪资（estimated_salary）：客户的收入水平，分为9999个不同档次；
- 流失状态（churn）：客户是否流失，分为2个类别。
数据用途：
本数据集可广泛应用于多个行业和场景：
1. 金融行业：客户信用评估、风险预测、产品推荐
2. 市场营销：客户细分、精准营销策略制定
3. 零售行业：客户流失预测、客户价值分析
4. 保险行业：客户画像构建、保险产品设计
5. 电子商务：客户行为分析、个性化推荐
行业分类：
- 金融
- 零售
- 保险
- 电子商务
- 市场营销
标签：客户行为分析, 信用评估, 客户流失预测, 金融数据分析, 客户画像, 金融产品推荐, 市场营销策略, 客户细分, 信用评分, 财务分析，
