银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-aarushikamboj
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测模型, 机器学习, 用户行为分析, 数据挖掘, 客户关系管理, 二分类
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于不同国家或地区，包括法国、德国和西班牙等。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户的信用评分、地理位置、性别、年龄、任期、余额、产品数量、是否拥有信用卡、是否为活跃成员以及预估工资等。其中，"Exited"列作为标签，表示客户是否已经流失（1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据集来源于公开的Kaggle竞赛，旨在促进机器学习在客户流失预测领域的应用。
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：适用于金融领域的研究，如客户行为分析、流失预测模型构建、影响流失的关键因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略、优化产品和服务、提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、客户关系管理等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别可能流失的客户，并采取相应的干预措施，从而降低客户流失率，提高盈利能力。
