客户流失预测银行数据集CustomerChurnPredictionBankDataset-salamatoto
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为分析, 机器学习, 信用风险评估, 客户生命周期价值, 数据挖掘, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的个人属性、银行账户活动、以及客户是否流失（Attrition_Flag）等关键信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理位置，可能来自多个地区或国家。
数据维度：包括客户编号(CLIENTNUM)、客户流失状态(Attrition_Flag)、客户年龄(Customer_Age)、性别(Gender)、家属数量(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)、在银行的月份(Months_on_book)、总关系数量(Total_Relationship_Count)、过去12个月不活跃月份数(Months_Inactive_12_mon)、过去12个月联系次数(Contacts_Count_12_mon)、信用额度(Credit_Limit)、总周转余额(Total_Revolving_Bal)、平均可用额度(Avg_Open_To_Buy)、季度间交易额变化(Total_Amt_Chng_Q4_Q1)、总交易额(Total_Trans_Amt)、总交易次数(Total_Trans_Ct)、季度间交易次数变化(Total_Ct_Chng_Q4_Q1)、平均使用率(Avg_Utilization_Ratio)以及两个朴素贝叶斯分类器预测结果等。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、信用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：适用于金融、市场营销和数据科学领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户细分、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略，优化营销活动，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测技术。
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，帮助银行优化客户管理，提升盈利能力。
