银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-ahsanmubarak
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, 信用风险, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的信息，记录了客户的属性和行为，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一个静态数据集，用于分析客户的当前状态。
地理范围：数据未限定地理范围，可被视为来自任意银行的客户数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计信息（如年龄、性别、教育程度、婚姻状况）、账户信息（如信用额度、余额、交易额、交易数量）以及客户与银行的互动情况（如联系次数、账户活跃度等）。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行匿名化处理，确保数据隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和信用风险评估等领域。
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：适用于金融领域和数据科学领域的学术研究，如客户流失预测模型的开发与评估、影响客户流失的关键因素分析等。
行业应用：为银行和其他金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定客户 retention 策略，通过识别高流失风险客户，有针对性地提供优惠或改进服务。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的实训材料，帮助学生和从业者理解客户流失预测的原理和实践。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失风险之间的关系，帮助用户构建和优化预测模型，从而提升客户 retention 率和盈利能力。
