银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-aashishrudhra
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测, 机器学习, 金融, 客户分析, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含银行客户的相关信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但通过“vintage”（客户注册时长）字段推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从城市代码和分支机构代码来看，可能来自特定区域或国家。
数据维度：数据集包括客户的个人信息（如年龄、性别、职业、城市等）、账户活动（如余额、交易记录、信用额度等）以及客户流失标签（churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_prediction.csv，包含多个字段，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，去除了客户的敏感信息。该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析等研究。
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：适用于金融领域和数据挖掘领域的学术研究，如客户流失预测模型的构建、影响客户流失的关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制和市场营销方面。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略，优化服务质量，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失的规律。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的因素，并构建预测模型，从而帮助企业优化客户关系管理，提高客户留存率。
