银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-otakmega
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为, 风险评估, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 预测模型
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、账户活动以及客户是否流失的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一段时间内的客户快照。
地理范围：数据集中客户的城市信息包括北京和天津，表明数据可能来源于中国地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户的性别（Gender）、年龄（Age）、所在城市（City）、在银行的服务年限（Tenure）、持有的银行产品数量（ProductsNo）、是否有银行卡（HasCard）、是否为活跃客户（ActiveMember）、信用评分（Credit）、账户余额（AccountBal）、年收入（Salary）以及客户是否已经流失（Exited）等。
数据格式：CSV格式，文件名为BankCustomercsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据，用于客户流失预测研究。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像分析和风险评估等领域的数据分析和建模。
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：适用于银行客户行为分析、客户流失预测、以及相关领域的研究，如客户细分、行为模式分析等。
行业应用：可以为银行等金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险控制、营销策略优化等方面。
决策支持：支持银行制定客户 retention 策略，优化客户服务，并提升客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和流失预测。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助银行识别高风险客户，并制定有针对性的挽留措施。
