银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-janafouda
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, 客户行为分析, 信用评分, 人口统计, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息和行为特征，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为客户静态信息快照。
地理范围：数据可能来源于多个国家或地区，通过“Geography”字段体现。
数据维度：数据集包括13个字段，如客户ID（CustomerId）、信用评分（CreditScore）、地理位置（Geography）、性别（Gender）、年龄（Age）、持有银行服务的年限（Tenure）、账户余额（Balance）、所用银行产品数量（NumOfProducts）、是否有信用卡（HasCrCard）、是否是活跃会员（IsActiveMember）、预估薪资（EstimatedSalary）等。
数据格式：CSV格式，包括traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，适合直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估等领域。
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：适用于金融领域客户流失预测的学术研究，如客户细分、影响因素分析、流失预警模型构建等。
行业应用：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、营销策略优化等方面。
决策支持：支持银行等机构制定客户挽留策略、个性化营销方案，提升客户留存率。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测。
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，帮助企业优化客户管理策略，提升盈利能力。
