银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-sravanikusuma
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测模型, 客户行为分析, 金融, 机器学习, 数据挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，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范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据特征推断可能来自特定银行或地区。
数据维度：数据集包含客户的多个属性，包括客户ID（customer_id）、客户在银行的服务年限（vintage）、年龄（age）、性别（gender）、家属数量（dependents）、职业（occupation）、所在城市（city）、客户网络类别（customer_nw_category）、分行代码（branch_code）、上次交易天数（days_since_last_transaction）、当前余额（current_balance）、上月末余额（previous_month_end_balance）、前一季度平均月度余额（average_monthly_balance_prevQ）、前两季度平均月度余额（average_monthly_balance_prevQ2）、当月贷方总额（current_month_credit）、上月贷方总额（previous_month_credit）、当月借方总额（current_month_debit）、上月借方总额（previous_month_debit）、当月余额（current_month_balance）、上月余额（previous_month_balance），以及目标变量——是否流失（churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_prediction.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，但可能存在缺失值。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险管理等领域。
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：适用于金融领域客户行为分析、客户流失预测的学术研究，例如构建预测模型、分析影响流失的关键因素等。
行业应用：为银行业和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略，优化服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、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了解客户流失预测的应用。
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，帮助用户实现客户流失风险的早期预警和精准干预。
