银行客户流失风险预测数据集BankCustomerAttritionRiskPrediction-prashantsparhad
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户画像, 风险预测, 机器学习, 客户行为分析, 信用评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户数据，记录了客户的基本信息、账户活动、交易记录等，用于分析客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确指出具体地理位置，但数据特征暗示了银行客户的整体情况。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（如年龄、性别、教育程度、婚姻状况、收入水平），账户信息（如客户编号、开户时长、总关系数量），交易行为数据（如交易总额、交易总次数、信用额度、可用余额、循环余额），以及客户流失状态（Attrition_Flag，即客户是否已流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank customers.csv，便于数据分析和处理。
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、客户细分、风险评估等研究和应用。
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：适用于金融科技、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户行为模式分析等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定客户关系管理策略，优化客户服务，提高客户忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测和相关应用。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失风险之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化客户管理策略，提升客户留存率。
