银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-scotthorning
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为分析, 机器学习, 风险评估, 客户画像, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了与客户流失相关的多种特征，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：数据未明确指出具体国家或地区，但包含了客户的国籍信息。
数据维度：数据集包括客户ID、信用评分、国籍、性别、年龄、服务年限、账户余额、产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃会员、预估薪资和流失情况（1表示流失，0表示未流失）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为customer_churn_data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已被整理成结构化表格，方便使用。
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等领域。
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：适用于金融科技、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、预测模型优化等。
行业应用：为银行业提供数据支持，尤其在客户挽留、精准营销、风险控制等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持银行制定客户管理策略，优化客户服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、商业智能等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户流失的内在规律，构建预测模型，帮助企业主动采取措施，减少客户流失带来的损失。
