银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-sainathreddys
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为分析, 预测模型, 金融, 机器学习, 数据挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但包含了客户的账户历史和近期交易信息，可推断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位置，但包含了城市信息，可以用于分析不同地区客户的行为差异。
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）、账户信息（如账户余额、交易记录、信用额度等）以及流失标签（churn），共21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为churn_prediction.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，确保客户隐私。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、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：适用于银行客户流失预测、客户细分、客户生命周期价值分析等方面的学术研究。
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（CRM）、营销策略制定、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定个性化客户挽留计划、优化产品和服务、提升客户满意度。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，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，帮助用户优化客户管理策略，提升客户留存率和盈利能力。
