客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-chaitanyasood1
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 人口统计学, 金融, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 银行客户
数据概述：
该数据集包含客户相关信息，记录了银行客户的个人资料和行为数据，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以理解为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据覆盖了不同国家或地区的银行客户，包括法国等。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
id：客户编号
CustomerId：客户ID
Sur：客户姓氏
CreditScore：信用评分
Geography：客户所在国家
Gender：客户性别
Age：客户年龄
Tenure：客户在银行的服务年限
Balance：客户账户余额
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：客户的预估薪资
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和数据建模等任务。
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研究，如客户流失预测模型构建、客户行为模式分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户挽留、精准营销等方面具有实际价值。
决策支持：支持银行制定客户 retention 策略，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生理解客户流失预测的流程和技术。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失概率之间的关系，帮助用户构建预测模型、提升客户 retention 策略的有效性。
