客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-ulhasbhagwat
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, 机器学习, 客户画像, 风险评估, 数据挖掘, 模型训练
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、消费行为、以及是否流失（Attrition_Flag）等数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户快照数据集。
地理范围：数据未明确地域范围，一般推测为美国或其他发达国家银行客户数据。
数据维度：数据集包括客户编号（CLIENTNUM）、流失状态（Attrition_Flag）、客户年龄（Customer_Age）、性别（Gender）、受抚养人数量（Dependent_count）、教育水平（Education_Level）、婚姻状况（Marital_Status）、收入水平（Income_Category）、信用卡类型（Card_Category）、持卡月数（Months_on_book）、总关联账户数（Total_Relationship_Count）、过去12个月不活跃月数（Months_Inactive_12_mon）、过去12个月联系次数（Contacts_Count_12_mon）、信用额度（Credit_Limit）、循环信用余额（Total_Revolving_Bal）、可用信用额度（Avg_Open_To_Buy）、季度间交易额变化（Total_Amt_Chng_Q4_Q1）、总交易额（Total_Trans_Amt）、总交易次数（Total_Trans_Ct）、季度间交易次数变化（Total_Ct_Chng_Q4_Q1）、平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适用于客户流失预测、客户细分、风险评估等多个数据分析任务。
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、流失原因分析、客户画像构建等方面的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、风险管理、市场营销策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持银行优化客户服务、制定挽回流失客户的策略，以及提升客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的实训素材，帮助学生和从业者掌握客户流失预测的建模方法。
此数据集尤其适合用于探索客户属性与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型、识别高风险客户群体，并制定针对性的干预措施，从而降低客户流失率。
