银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-vivekvishwas
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为, 信用评分, 人口统计, 机器学习, 分类预测, 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，记录了客户的个人特征及其是否流失的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一个静态的客户快照数据集。
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：包括客户ID、信用评分、国家、性别、年龄、服务年限、银行账户余额、产品数量、是否拥有信用卡、是否为活跃会员、预估薪资以及客户是否流失（churn）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank Customer Churn Prediction.csv，方便数据分析和建模。
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：适用于金融领域客户流失预测的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预警模型构建等。
行业应用：为银行业务提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略，优化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和方法。
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，从而帮助银行识别高风险客户，优化客户服务策略，最终实现客户 retention 的目标。
