客户流失预测银行数据集CustomerChurnPredictionBankDataset-alinesantos
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行数据, 机器学习, 风险评估, 客户行为, 数据建模, 预测分析, SMOTE
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的个人信息、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，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地区，但可用于分析银行客户的普遍行为模式。
数据维度：数据集包含多个字段，如ID、var3、var15、imp_ent_var16_ult1、imp_op_var39_comer_ult1、imp_op_var39_comer_ult3、imp_op_var40_comer_ult1、imp_op_var40_comer_ult3、imp_op_var40_efect_ult1、imp_op_var40_efect_ult3、imp_op_var40_ult1、imp_op_var41_comer_ult1、imp_op_var41_comer_ult3、imp_op_var41_efect_ult1、imp_op_var41_efect_ult3、imp_op_var41_ult1、imp_op_var39_efect_ult1、imp_op_var39_efect_ult3、imp_op_var39_ult1、imp_sal_var16_ult1、ind_var1_0、ind_var1、ind_var2_0、ind_var2、ind_var5_0、ind_var5、ind_var6_0、ind_var6、ind_var8_0、ind_var8、ind_var12_0、ind_var12、ind_var13_0、ind_var13_corto_0、ind_var13_corto、ind_var13_largo_0、ind_var13_largo、ind_var13_medio_0等。这些字段可能包括客户的交易金额、账户活动、产品使用情况等，以及是否流失的标识。
数据格式：CSV格式，文件名包括OneSideComAtributoOutlierRemovidaSMOTE200Knn11csv和OneSideComAtributoOutlierRemovidaSMOTE200Knn5csv，表明数据经过SMOTE（Synthetic Minority Oversampling Technique，合成少数类过采样技术）处理，用于解决数据集中的类别不平衡问题。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了数据清洗和SMOTE处理，以增强模型训练效果。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和银行风险评估。
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：适用于银行客户行为分析、流失原因研究等方面的学术研究。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、风险管理和市场营销等领域。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略、优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，探索影响客户流失的关键因素，并帮助银行制定更有针对性的客户挽留策略，提升客户生命周期价值。
