客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-aliyapirzada
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, 分类模型, 数据分析, 客户关系管理
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及其是否流失（退出银行服务）的情况，主要用于构建客户流失预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可视为一个静态的客户状态快照。
地理范围：数据涵盖了多个国家或地区，如法国、德国和西班牙等。
数据维度：数据集包括多个维度，例如：
id：客户的唯一标识符。
CustomerId：客户ID。
Surname：客户的姓氏。
CreditScore：信用评分。
Geography：国家。
Gender：性别。
Age：年龄。
Tenure：客户在银行的服务年限。
Balance：客户的银行账户余额。
NumOfProducts：客户使用的银行产品数量。
HasCrCard：客户是否有信用卡。
IsActiveMember：客户是否是活跃会员。
EstimatedSalary：客户的预估工资。
Exited：客户是否流失（1代表流失，0代表未流失），仅存在于训练集中。
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，便于数据分析和模型训练。
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：适用于客户关系管理、金融风控、机器学习模型的学术研究，如流失预测模型的构建、影响因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户流失预警、个性化营销策略制定、客户生命周期价值评估等方面。
决策支持：支持企业制定客户 retention（保留）策略、优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、客户关系管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握建模、分析和预测技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并根据预测结果制定针对性的客户挽留措施，以提升客户留存率和企业盈利能力。
