客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-mohit2001
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 用户行为分析, 机器学习, 二分类, 金融, 数据建模, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户数据，记录了客户的基本信息、账户活动、产品持有情况和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从数据内容推测可能来自新兴市场或发展中国家。
数据维度：数据集包括11个字段，主要包括：客户ID（ID）、年龄（Age）、性别（Gender）、收入水平（Income）、账户余额（Balance）、客户关系时长（Vintage）、交易状态（Transaction_Status）、产品持有数量（Product_Holdings）、是否持有信用卡（Credit_Card）、信用等级（Credit_Category）以及客户是否流失（Is_Churn）。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_churn.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据可能来源于客户关系管理系统、银行内部数据库等，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像分析以及个性化营销策略研究。
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行为分析、流失原因探究等学术研究，例如，通过分析不同客户群体的特征，识别高风险流失客户。
行业应用：为银行、金融科技公司等提供数据支持，用于建立客户流失预测模型、优化客户挽回策略和提升客户生命周期价值。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户关系管理策略，帮助企业降低客户流失率，提高客户留存率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融工程等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的建模流程。
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，并根据预测结果制定相应的客户挽回措施，从而提升客户满意度和企业盈利能力。
