客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-venupilli
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用评分, 客户画像, 银行客户, 机器学习, 预测模型, 客户分析, 数据挖掘
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和流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含“France”、“Spain”等国家信息。
数据维度：数据集包括“CustomerId”（客户ID）、“Sur”（姓氏）、“CreditScore”（信用评分）、“Geography”（国家）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Tenure”（服务年限）、“Balance”（余额）、“NumOfProducts”（产品数量）、“HasCrCard”（是否有信用卡）、“IsActiveMember”（是否活跃会员）、“EstimatedSalary”（预估薪资）和“Exited”（是否流失）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为abcedfghicsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过了结构化处理，便于分析。
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的研究。
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，如客户流失影响因素分析、预测模型构建与优化等。
行业应用：可以为银行业务提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、营销策略等方面。
决策支持：支持银行等金融机构进行客户挽留策略制定，优化客户服务，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，构建预测模型，帮助企业提前识别并挽留可能流失的客户。
