客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-neeltambe
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, 机器学习, 二分类, 数据分析, 客户画像, 预测建模
数据概述：
该数据集包含来自银行业务的客户信息，记录了客户的个人特征、账户活动以及是否流失的关键信息。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快照。
地理范围：数据涵盖了法国、德国、西班牙等多个国家或地区。
数据维度：数据集包括多项客户属性，如信用评分（CreditScore）、地理位置（Geography）、性别（Gender）、年龄（Age）、服务年限（Tenure）、账户余额（Balance）、产品数量（NumOfProducts）、是否持有信用卡（HasCrCard）、是否为活跃成员（IsActiveMember）、预估薪资（EstimatedSalary）以及客户是否流失（Exited）。
数据格式：CSV格式，包含 train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和 sample_submission.csv（提交示例）三个文件，便于数据分析与模型训练。
数据来源于银行业务数据，已进行匿名化处理，确保数据隐私。该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析以及风险评估。
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：适用于金融风控、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，例如客户流失预测模型构建、影响客户流失的关键因素分析。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽回、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行等金融机构进行客户流失风险评估，优化客户服务策略，提升客户留存率。
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，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测的建模方法。
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，帮助用户实现优化客户关系管理、提升客户生命周期价值的目标。
