客户流失预测银行信用卡数据集CustomerChurnPredictionBankCreditCardDataset-chengchengpan
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 信用卡, 客户画像, 风险管理, 机器学习, 数据分析, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自Chengcheng Pan的银行信用卡客户信息，记录了客户的基本属性、信用卡使用情况以及客户流失状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为银行信用卡客户群体。
数据维度：数据集包含多个字段，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）、持卡月数（Months_on_book）、总关系数量（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）、平均可用信用额度（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）、平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）以及两个朴素贝叶斯分类器结果。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Chengcheng Pan。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像分析、风险评估和信用风险管理等领域。
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：适用于金融领域和数据挖掘领域的学术研究，如客户流失预测模型的构建、影响客户流失的关键因素分析等。
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，尤其是在客户关系管理、市场营销策略制定、风险控制等方面。
决策支持：支持银行等机构进行客户流失预警、个性化营销推荐、风险评估与管理等决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的相关知识。
此数据集特别适合用于构建客户流失预测模型，识别高流失风险客户，并制定相应的挽留策略，从而提高客户留存率和盈利能力。
