客户流失预测银行数据集CustomerChurnPredictionBankDataset-adityarajkashyap
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 信用评分, 人口统计, 机器学习, 预测模型, 数据分析, 金融
数据概述：
该数据集包含来自模拟银行的客户信息，记录了客户的个人资料、账户活动及最终是否流失。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。
地理范围：数据未限定具体国家或地区，但包含客户的地理位置信息（例如法国）。
数据维度：数据集包括多个维度，如客户ID、信用评分、地理位置、性别、年龄、 tenure（在银行服务年限）、余额、产品数量、是否有信用卡、是否为活跃会员、预估工资、以及客户是否已流失（Exited）。
数据格式：CSV格式，文件名为Case_File.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集可能来源于模拟或公开的银行客户数据，已被整理为结构化表格。
该数据集特别适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估。
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：适用于金融科技、客户关系管理（CRM）等领域的研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型的构建与优化。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定客户管理策略，优化客户服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为，构建预测模型。
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，实现客户流失风险的早期预警，并制定相应的挽留策略，以提升客户忠诚度。
