客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-hexonhartleyjimenez
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 客户行为, 机器学习, 银行客户, 数据分析, 分类模型, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的结构化数据，记录了客户的基本信息、行为特征以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据主要覆盖法国、西班牙、德国等国家或地区。
数据维度：数据集包括客户ID、姓名、信用评分、地理位置、性别、年龄、服务年限、账户余额、产品数量、是否持有信用卡、是否活跃成员、预估工资和客户是否流失（Exited）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源于客户关系管理系统或其他金融机构的客户数据，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析等领域。
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、客户关系管理等方面的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响客户流失关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户挽回、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持企业制定针对性的客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失之间的关系，帮助用户构建和评估客户流失预测模型，从而实现客户流失风险的预警和控制。
