客户流失预测信用卡数据集CustomerChurnPredictionCreditCardDataset-manpreetsgurutatta
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 信用卡, 客户行为分析, 风险评估, 机器学习, 客户关系管理, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的相关信息，记录了客户的属性、交易行为和流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据数据内容推测为信用卡业务相关的客户数据。
数据维度：数据集包括了多项客户特征，如客户编号（CLIENTNUM）、流失标识（Attrition_Flag）、年龄（Customer_Age）、性别（Gender）、受抚养人数量（Dependent_count）、教育程度（Education_Level）、婚姻状况（Marital_Status）、收入水平（Income_Category）、信用卡类型（Card_Category）、持卡月数（Months_on_book）、总关联产品数量（Total_Relationship_Count）、过去12个月不活跃月数（Months_Inactive_12_mon）、过去12个月联系次数（Contacts_Count_12_mon）、信用额度（Credit_Limit）、循环信用余额（Total_Revolving_Bal）、可用信用额度（Avg_Open_To_Buy）、季度交易额变化率（Total_Amt_Chng_Q4_Q1）、总交易额（Total_Trans_Amt）、总交易笔数（Total_Trans_Ct）、季度交易笔数变化率（Total_Ct_Chng_Q4_Q1）、平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）等。
数据格式：CSV格式，文件名为FMT Additional Project Dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来自公开数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、风险评估等领域的研究和应用。
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、客户行为分析等研究，例如探索影响客户流失的关键因素、构建流失预测模型等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于客户关系管理、风险控制、营销策略优化等。
决策支持：支持企业制定客户挽留策略、个性化营销方案，提升客户忠诚度和盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建流失预测模型，分析客户属性和行为对流失的影响，从而帮助企业优化客户管理策略，降低客户流失率。
