银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-phmnguynngcmai
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测, 机器学习, 客户行为, 信用评分, 数据分析, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的结构化数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及是否流失（Exited）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集，反映一段时间内的客户状态。
地理范围：数据覆盖了不同国家（如法国、德国、西班牙）的银行客户。
数据维度：包括客户的信用评分、地理位置、性别、年龄、 tenure（在银行服务年限）、余额、产品数量、是否拥有信用卡、是否为活跃成员、预估工资以及是否流失（Exited）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例），便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和结构化，用于客户流失预测任务。
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：适用于金融领域和机器学习交叉学科的研究，如客户流失预测模型的构建、特征重要性分析、客户细分研究等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销策略优化等方面。
决策支持：支持银行制定针对性的客户挽留策略，提升客户满意度，优化运营效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，并根据预测结果制定相应的客户服务和营销策略，从而实现客户 retention（客户留存）的目标。
