客户银行流失与房价预测数据集CustomerBankChurnandHousePricePredictionDatasets-mishalleni
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 房价预测, 银行客户, 房地产, 机器学习, 数据分析, 回归分析, 分类任务
数据概述：
该数据集包含两个独立的CSV文件，分别记录了银行客户信息和加州房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：银行客户数据可能来自多个城市，加州房价数据仅限于加州地区。
数据维度：
银行客户数据：包含客户的姓名、性别、年龄、所在城市、服务年限、产品数量、是否有信用卡、是否为活跃会员、信用评分、账户余额、工资收入以及是否流失（Exited）等信息。
加州房价数据：包括房屋的经纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、住户数、收入中位数和房价中位数等信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据资源，已进行初步处理和清洗。
该数据集适用于客户流失预测、房价预测等研究。
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、房地产市场研究等方面的学术研究，例如客户流失因素分析、房价影响因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构以及房地产行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险评估、市场预测等领域。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略，以及房地产企业进行市场分析和投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析方法，进行模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索客户行为模式和房价影响因素，帮助用户实现客户流失预测、房价预测等目标。
