银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-snnuhexu
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, 信用评分, 数据挖掘, 预测模型, 用户画像
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，记录了客户的基本属性、银行账户活动以及客户是否流失的标记。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含“Beijing”（北京）和“Tianjin”（天津）等城市信息，推测数据可能来源于中国地区。
数据维度：数据集包含多个字段，如“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“City”（城市）、“Tenure”（在银行的服务年限）、“ProductsNo”（使用的银行产品数量）、“HasCard”（是否有银行卡）、“ActiveMember”（是否是活跃会员）、“Credit”（信用评分）、“AccountBal”（账户余额）、“Salary”（年收入）和“Exited”（是否流失，0代表未流失，1代表已流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为BankCustomercsv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：该数据集来源于公开数据资源，可能经过了匿名化处理，以保护客户隐私。该数据集适用于客户流失预测、客户行为分析等研究。
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，如客户流失预测模型构建、客户行为模式分析等。
行业应用：为银行业提供数据支持，尤其在客户挽留、个性化营销、风险管理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，优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的案例，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影响银行客户流失的关键因素，构建预测模型，并为银行提供数据驱动的决策支持，以降低客户流失率，提升盈利能力。
