银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-anmolsmann
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 机器学习, 客户行为, 数据分析, 预测模型, 风险评估, 金融
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的信息，记录了客户的基本属性、账户活动以及是否流失（Exited）的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户快照数据。
地理范围：数据覆盖了多个国家或地区，由“Geography”字段标识，包括法国、德国、西班牙等。
数据维度：数据集包括14个特征，如“id”、“CustomerId”、“Surname”、“CreditScore”、“Geography”、“Gender”、“Age”、“Tenure”、“Balance”、“NumOfProducts”、“HasCrCard”、“IsActiveMember”、“EstimatedSalary”和“Exited”。其中，“Exited”为目标变量，表示客户是否流失（1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，提供了train.csv和test.csv两个文件，分别用于训练和测试预测模型。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及风险评估等研究。
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：适用于金融领域和机器学习交叉领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制和市场营销方面。
决策支持：支持银行等金融机构的决策制定，帮助其识别高流失风险客户，制定挽留策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和金融风控课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化客户 retention 策略，降低客户流失率。
