银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-drnimishadavis
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, 机器学习, 风险管理, 数据分析, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含法国、德国、西班牙等国家的相关信息，推测可能为欧洲地区银行客户数据。
数据维度：包括客户的信用评分、年龄、服务年限、账户余额、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）等多个维度，以及经过特征工程处理后的衍生变量。
数据格式：CSV格式，文件名为customer churn dataset.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析等领域。
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：适用于银行客户行为分析、流失原因探究等学术研究，例如，使用机器学习模型预测客户流失概率，分析影响客户流失的关键因素。
行业应用：为银行业提供数据支持，帮助银行识别高流失风险客户，制定针对性的挽留策略，优化客户关系管理。
决策支持：支持银行的风险管理和市场营销决策，优化客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉客户流失预测模型的构建与评估。
此数据集特别适合用于探索银行客户的流失规律，构建预测模型，帮助银行提升客户 retention rate，优化运营策略。
