客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-sharnadas
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 信用评分, 人口统计, 机器学习, 客户行为, 预测模型, 数据分析
数据概述：
该数据集包含银行客户相关数据，记录了客户的个人信息、账户活动和流失状态，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据涵盖法国、德国和西班牙等国家。
数据维度：包括客户ID、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、是否为活跃成员、预估工资等13个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源于银行客户行为数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估等领域。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户挽留策略制定、个性化营销推广等。
决策支持：支持银行等机构的客户管理决策，帮助其识别高风险客户并采取相应措施。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、金融分析等课程的实训素材，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和预测模型构建，帮助用户优化客户关系管理策略、提升客户留存率。
