银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-the0electronic0guy
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 金融, 客户行为分析, 预测模型, 机器学习, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户交易和行为数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失的信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从交易记录推断，涵盖了客户在银行一段时间内的行为。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从城市代码和分支机构代码推断，可能覆盖了特定区域或国家。
数据维度：数据集包含客户ID、客户年龄、性别、相关人口、职业、城市、客户网络类别、分支机构代码、上次交易天数、当前余额、上月末余额、前两个季度的平均月度余额、本月借方、上月借方、本月贷方、上月贷方、本月余额、上月余额以及客户流失标签（churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_prediction.csv，方便数据分析和机器学习建模。
数据来源：数据来源于银行的客户数据库，已进行匿名化处理和标准化。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、风险管理等领域的研究和应用。
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：适用于金融科技、客户关系管理、市场营销等领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户细分、客户行为模式分析等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，特别是在客户流失预警、个性化营销、客户挽留策略制定等方面。
决策支持：支持银行等金融机构的战略决策，优化客户服务，降低客户流失率，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失的影响因素。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，分析客户行为模式，优化客户生命周期管理，帮助企业实现精准营销，提升客户满意度。
