客户流失预测银行客户行为数据集-2024-dmitriy89

客户流失预测银行客户行为数据集-2024-dmitriy89 数据来源：互联网公开数据 标签：客户流失,银行,客户行为,预测,机器学习,信用评分,交易数据,人口统计学 数据概述： 本数据集旨在用于客户流失预测研究，包含了银行客户的多维度行为数据。数据涵盖了客户的人口统计学信息、账户活动、信用评分、以及与银行的互动记录等。具体字段包括：客户ID、年龄、性别、居住地、账户余额、交易频率、产品使用情况、客户服务互动记录、信用评分、以及是否流失（流失标签）。数据集提供了丰富的信息，用于分析客户流失的原因和预测客户流失的可能性。 数据用途概述： 该数据集可用于客户流失预测模型的构建与评估、客户细分与画像分析、个性化营销策略制定等。数据科学家和分析师可以利用该数据训练机器学习模型，预测哪些客户可能流失，从而帮助银行采取预防措施。市场营销人员可以根据客户的特征，制定更有针对性的营销活动，提高客户留存率。此外，该数据集也适用于教育培训，帮助学习者理解客户流失分析的流程和方法。