银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-mohamedmahmoud153
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, 机器学习, 客户关系管理, 数据挖掘, 风险管理, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自银行客户行为的数据，记录了客户的个人信息、银行账户活动及客户流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括客户编号（CLIENTNUM）、流失标识（Attrition_Flag）、客户年龄（Customer_Age）、性别（Gender）、家属数量（Dependent_count）、教育程度（Education_Level）、婚姻状况（Marital_Status）、收入水平（Income_Category）、信用卡类型（Card_Category）、持有信用卡月数（Months_on_book）、总关联账户数（Total_Relationship_Count）、过去12个月不活跃月数（Months_Inactive_12_mon）、过去12个月联系次数（Contacts_Count_12_mon）、信用额度（Credit_Limit）、循环余额总额（Total_Revolving_Bal）、可用信用额度均值（Avg_Open_To_Buy）、季度交易额变化（Total_Amt_Chng_Q4_Q1）、总交易额（Total_Trans_Amt）、总交易次数（Total_Trans_Ct）、季度交易次数变化（Total_Ct_Chng_Q4_Q1）、平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）以及两个朴素贝叶斯分类器结果。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurners.csv，方便数据分析与建模。
该数据集适用于客户流失预测、客户行为分析和信用风险评估等领域。
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、客户细分、客户生命周期价值分析等研究。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于构建客户流失预测模型、优化客户关系管理策略、提升客户留存率。
决策支持：支持银行等金融机构制定精准营销策略、个性化服务方案，降低客户流失风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于构建预测模型，识别可能流失的客户，从而实现主动干预和挽回。
