客户流失预测银行数据集CustomerChurnPredictionBankDataset-thasorn999
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, 风险管理, 数据挖掘, 客户关系管理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自银行业务的客户信息，记录了客户的基本属性、银行服务使用情况以及客户是否流失的关键数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为一段时间内客户的静态快照。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但可用于分析不同客户群体的流失行为。
数据维度：数据集包括客户编号（CLIENTNUM）、流失标识（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）、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（Total_Amt_Chng_Q4_Q1）、总交易额（Total_Trans_Amt）、总交易次数（Total_Trans_Ct）、季度交易次数变化（Total_Ct_Chng_Q4_Q1）和平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）等多个字段。
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：数据集来源于公开数据，经过整理，包含了客户流失预测所需的关键变量，可用于构建预测模型。
该数据集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：适用于金融领域客户流失预测相关的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建与优化等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于识别高风险客户、制定客户挽回策略、优化客户关系管理。
决策支持：支持企业制定数据驱动的客户 retention 策略，提升客户留存率和盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于分析影响客户流失的关键因素，构建预测模型，从而帮助金融机构主动管理客户关系、降低流失风险。
