客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-vangelistsiligiris
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 银行客户, 机器学习, 二元分类, 客户行为分析, 人口统计学, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信息，记录了客户的个人特征、账户活动以及是否流失（Target）的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为某个时间段的客户快照。
地理范围：数据可能来源于多个国家或地区，包括法国、德国和西班牙等。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如信用评分（CreditScore）、年龄（Age）、在职年限（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）、以及客户所在国家（France、Germany、Spain）、性别（Female、Male），以及一些衍生特征，如“Mem__no__Products”, “Cred_Bal_Sal”, “Bal_sal”, “Tenure_Age”, “Age_Tenure_product”等。Target字段表示客户是否流失，是一个二元变量（0或1）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、以及风险管理等领域。
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流失预测的学术研究，如特征重要性分析、模型比较、以及用户画像构建等。
行业应用：可以为银行、金融科技公司等提供数据支持，尤其是在客户关系管理、营销策略优化、以及风险控制等方面。
决策支持：支持企业制定有针对性的客户挽留策略，提高客户生命周期价值，降低客户流失率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的教学案例，帮助学生理解分类问题、模型构建、以及特征工程等。
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，帮助企业实现客户流失风险的早期预警和干预。
