银行客户流失预测数据分析集

银行客户流失预测数据分析集 数据来源：互联网公开数据 标签：客户流失,银行,预测模型,客户特征,数据清洗,特征工程,分类技术 数据概述： 本数据集包含银行客户的详细信息，旨在预测客户的流失概率，即客户离开银行服务的可能性。数据集涵盖了每位客户的多种属性，包括行号、客户ID、姓氏、信用评分、居住国家、性别、年龄、在银行的年份、账户余额、使用的产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃客户、估计年收入等。目标变量为“Exited”列，表示客户是否已离开银行（1表示离开，0表示未离开）。 数据用途概述： 该数据集适用于构建预测模型，以准确预测客户流失的可能性。银行可以利用此模型识别高流失风险客户并实施针对性的保留策略。此外，数据集还适合进行初步数据探索、数据预处理和清洗、特征工程、以及模型评估和选择。通过分析模型结果，可以识别出影响客户流失的关键因素，并据此制定更有效的客户保留策略。该数据集特别适合用于练习分类技术及开发银行客户流失预测模型。