银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-rizkia14
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户行为分析, 信用风险, 客户画像, 机器学习, 分类预测, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的详细信息，记录了客户的个人属性、账户活动、交易行为等，用于分析和预测客户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一个静态数据集，反映了在特定时间段内的客户状态。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但基于数据字段推断，可能来源于美国或其他发达国家或地区。
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、婚姻状况等）、账户信息（如信用额度、余额、交易金额等）、客户行为（如交易次数、活跃程度、联系次数等），以及目标变量“Attrition_Flag”（客户流失标识）。
数据格式：CSV 格式，文件名为BankChurners.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据源，未明确具体来源，数据经过预处理，适合直接用于分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析、信用风险评估等领域的研究。
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的开发、客户细分研究、影响客户流失因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户挽留、个性化营销、风险管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行制定客户 retention 策略，优化客户服务流程，提高客户生命周期价值。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，并据此制定有效的客户挽留策略，最终帮助金融机构提升客户忠诚度和盈利能力。
