银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-vxcoder
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, 预测模型, 机器学习, 用户画像, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的基本属性、银行产品使用情况、账户余额、信用评分以及是否流失等信息，用于预测客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的客户快照。
地理范围：数据集中客户来自中国不同城市，如北京、上海、天津等。
数据维度：包括“Name”（姓名）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“City”（城市）、“Tenure”（在银行服务年限）、“ProductsNo”（使用的银行产品数量）、“HasCard”（是否有信用卡）、“ActiveMember”（是否为活跃会员）、“Credit”（信用评分）、“AccountBal”（账户余额）、“Salary”（年收入）和“Exited”（是否已流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为BankCustomer.csv，方便数据分析和建模。
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管理等领域的研究。
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：适用于金融领域和客户关系管理（CRM）相关的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定客户关系管理策略，优化客户服务流程，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训素材，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特征与流失之间的关系，构建预测模型，帮助银行识别高风险客户，并采取相应的干预措施。
