银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-soumyhgiud
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 行为分析, 机器学习, 客户关系管理, 数据挖掘, 风险评估, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失的关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括客户编号（CLIENTNUM）、客户流失标识（Attrition_Flag）、客户年龄（Customer_Age）、性别（Gender）、家属数量（Dependent_count）、教育水平（Education_Level）、婚姻状况（Marital_Status）、收入类别（Income_Category）、信用卡类别（Card_Category）、持卡月数（Months_on_book）、总关联账户数（Total_Relationship_Count）、过去12个月不活跃月数（Months_Inactive_12_mon）、过去12个月联系次数（Contacts_Count_12_mon）、信用额度（Credit_Limit）、循环余额总额（Total_Revolving_Bal）、平均可用信用额度（Avg_Open_To_Buy）、季度交易额变化（Total_Amt_Chng_Q4_Q1）、总交易额（Total_Trans_Amt）、总交易次数（Total_Trans_Ct）、季度交易次数变化（Total_Ct_Chng_Q4_Q1）、平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）以及两个朴素贝叶斯分类器的结果。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及银行风险评估等领域。
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：适用于客户关系管理、金融风控等领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户行为模式分析等。
行业应用：为银行及金融机构提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、个性化营销策略制定、客户生命周期价值评估等方面。
决策支持：支持银行在客户关系管理方面的决策，例如制定挽留客户的策略、优化客户服务流程等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生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客户流失的关键因素，构建预测模型，并帮助用户优化客户管理策略，降低客户流失率。
