银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-firmanhasibuan1
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, 分类模型, 人口统计学, 数据分析, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的个人特征、账户活动以及是否流失（Exited）的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据涵盖了多个国家或地区，如法国、德国、西班牙等。
数据维度：数据集包括多个维度，例如：
CustomerId（客户ID）
CreditScore（信用评分）
Geography（地理位置）
Gender（性别）
Age（年龄）
Tenure（服务年限）
Balance（账户余额）
NumOfProducts（产品数量）
HasCrCard（是否有信用卡）
IsActiveMember（是否活跃会员）
EstimatedSalary（预估薪资）
Exited（是否流失，0表示未流失，1表示已流失）
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、Churn_Modelling.csv（完整数据集）和sample_submission.csv（提交样例）四个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：该数据集来源于公开数据，经过整理和匿名化处理，适合用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于客户流失预测、用户画像分析、风险评估等研究。
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：适用于金融领域和客户关系管理（CRM）领域的学术研究，如客户流失预测模型、用户行为分析、影响流失的关键因素研究等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户挽留、个性化营销、风险管理等领域。
决策支持：支持银行进行客户流失预警，优化营销策略，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、金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的建模过程。
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，并据此制定相应的策略，以降低客户流失率，提高盈利能力。
