客户流失预测分析数据集CustomerChurnPredictionAnalysisDataset-nivedabhat
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用风险, 客户画像, 银行客户, 机器学习, 客户行为分析, 客户关系管理, 数据挖掘
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、银行服务使用情况及客户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可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位置，但可以推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括客户编号、流失标识（是否流失）、年龄、性别、受抚养人数、教育程度、婚姻状况、收入水平、信用卡类型、开户月数、总产品数量、过去12个月不活跃月数、过去12个月联系次数、信用额度、循环信用余额、可用信用额度、季度交易额变化、总交易额、总交易次数、季度交易次数变化、信用利用率等。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和信用风险评估。
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：适用于金融领域和客户关系管理（CRM）相关的学术研究，如客户流失预测模型的构建、影响客户流失关键因素的分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户流失预警、个性化营销、客户挽回策略等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行等机构的风险管理、客户关系管理策略制定和优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等相关课程的案例分析素材。
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，帮助企业优化客户关系管理策略，降低客户流失率，提升盈利能力。
