银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-sanjanavoona1043
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测模型, 客户行为分析, 机器学习, 分类, 客户画像, 金融
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的银行客户数据，记录了银行客户的个人信息、账户活动以及是否流失（即不再是银行客户）的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，通常被视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据覆盖了多个国家或地区，包括法国、西班牙和德国等。
数据维度：数据集包括客户的信用评分、地理位置、性别、年龄、在银行的服务年限、账户余额、产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃会员、预估薪资以及客户是否流失等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank_churn_modelling.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的数据集，经过整理和清洗。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险管理等领域。
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：适用于客户流失预测模型的研究，例如探索影响客户流失的关键因素，以及不同模型在预测准确性上的对比。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制和市场营销方面。例如，预测客户流失的可能性，从而采取针对性的挽留措施。
决策支持：支持银行制定客户 retention 策略，优化客户服务，以及评估不同营销活动的有效性。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的实际应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，并支持银行在客户管理方面的决策。
