银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-pablotreviorodrguez
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 信用评分, 机器学习, 二分类, 客户画像, 数据建模, 预测分析
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，记录了与客户流失相关的多个特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为用于静态分析的横截面数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了客户的国籍信息（法国、德国、西班牙），推测可能来自欧洲地区。
数据维度：数据集包括客户的信用评分、年龄、在职年限、账户余额、产品数量、是否有信用卡、是否为活跃会员、预估工资、国籍、性别等特征，以及一个二元目标变量“Target”，用于指示客户是否流失。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据集可能源于银行客户行为研究或市场营销分析，具体来源未明确。数据集已进行标准化处理，便于直接使用。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像分析以及相关的数据建模和机器学习任务。
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）领域的学术研究，如客户流失预测模型、客户行为分析、影响流失的关键因素研究等。
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 retention 策略，优化客户服务，提高客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程，掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响银行客户流失的关键因素，构建预测模型，并评估不同策略对客户留存的影响，从而帮助企业优化决策，提升客户满意度和盈利能力。
