银行客户流失风险预测数据集BankCustomerChurnRiskPrediction-akash4144
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 信用评分, 人口统计, 客户行为, 风险预测, 机器学习, 数据分析
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、账户活动以及是否流失的相关数据。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数据。
地理范围：数据集中客户来自法国、西班牙和德国等国家。
数据维度：数据集包含客户的信用评分、地理位置、性别、年龄、持有产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃成员、预估薪资、是否流失（Exited，即目标变量）、是否投诉（Complain）、满意度评分（Satisfaction Score）、银行卡类型（Card Type）以及积分（Point Earned）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer-Churn-Records.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
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：适用于金融科技、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户细分研究等。
行业应用：可以为银行业、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽回、个性化营销、风险控制等领域。
决策支持：支持银行等金融机构制定客户 retention 策略，优化客户服务和产品推荐。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测相关概念和技术。
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，帮助企业更好地管理客户关系，降低客户流失率。
