客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-muhammadusmanz
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 客户行为分析, 银行客户, 机器学习, 数据挖掘, 预测模型, 客户关系管理, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自银行业务的客户信息，记录了客户的个人属性、银行账户活动以及是否流失的关键数据。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，但包含了客户的国籍信息（如法国、西班牙、德国），表明数据可能来源于欧洲地区。
数据维度：数据集包括14个字段，如客户ID、姓名、信用评分、地理位置、性别、年龄、服务年限、账户余额、产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃会员、预估薪资以及客户是否流失（Exited，1表示流失，0表示未流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn_Modelling.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的数据集平台，常用于客户流失预测相关的研究。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、影响因素分析等。
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：适用于客户流失预测、客户行为分析、风险评估等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、预测模型构建等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、市场营销、风险控制等领域。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、优化客户服务、提升客户满意度。
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辅助材料，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构建客户流失预测模型，识别高流失风险客户，并制定相应的干预措施，以降低客户流失率，提高客户忠诚度。
