银行客户流失预测与大型商品销售数据分析数据集BankCustomerChurnandBigSalesDataAnalysis-namneeshkashyap
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 销售数据, 银行, 零售, 预测模型, 机器学习, 数据分析, 市场营销
数据概述：
该数据集包含两部分核心内容，分别关注银行客户流失预测和大型商品销售数据分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：银行客户流失数据集包含法国、西班牙、德国等国家或地区的数据；大型商品销售数据集未明确地理范围，但包含商品销售相关的多种属性。
数据维度：
银行客户流失数据集包括14个字段，例如：CustomerId（客户ID）、CreditScore（信用评分）、Geography（国家）、Gender（性别）、Age（年龄）、Tenure（服务年限）、Balance（余额）、Num Of Products（产品数量）、Has Credit Card（是否有信用卡）、Is Active Member（是否活跃会员）、Estimated Salary（预估薪资）、Churn（流失与否，1表示流失，0表示未流失）。
大型商品销售数据集包括12个字段，例如：Item_Identifier（商品ID）、Item_Weight（商品重量）、Item_Fat_Content（商品脂肪含量）、Item_Visibility（商品可见度）、Item_Type（商品类型）、Item_MRP（商品最高零售价）、Outlet_Identifier（商店ID）、Outlet_Establishment_Year（商店成立年份）、Outlet_Size（商店规模）、Outlet_Location_Type（商店所在地类型）、Outlet_Type（商店类型）、Item_Outlet_Sales（商品销售额）。
数据格式：CSV格式，分别为Bank Churn Modelling.csv和Big Sales Data.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理。
该数据集适合用于客户流失预测、销售数据分析、市场营销策略研究等领域。
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：适用于金融行业、零售行业、市场营销等领域的学术研究，如客户流失因素分析、销售预测模型构建、市场趋势分析等。
行业应用：为银行、零售企业提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销策略制定、销售额预测等方面。
决策支持：支持企业进行客户挽留决策、优化产品定价策略、提升销售业绩等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素、分析销售数据与产品属性之间的关系，帮助用户实现客户价值最大化、提升销售额等目标。
