银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-imanemag
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, 风险评估, 客户画像, 信用评分, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的基本属性、交易行为和流失情况，用于预测客户流失风险。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：数据未明确标注地理位置，但通常代表了银行客户的典型特征。
数据维度：数据集包括客户编号（CLIENTNUM）、客户流失状态（Attrition_Flag，如“Existing Customer”或“Attrited Customer”）、客户年龄（Customer_Age）、性别（Gender）、家庭成员数量（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）、持卡月数（Months_on_book）、关联产品数量（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）、循环信用余额（Total_Revolving_Bal）、可用信用额度（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）和平均信用利用率（Avg_Utilization_Ratio）等。
数据格式：CSV格式，文件名为BankChurnerscsv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分和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）等领域的研究，如客户流失预测模型构建、客户行为分析、流失原因分析等。
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、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定客户服务策略、优化产品设计、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解和应用客户流失预测技术。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现客户流失风险的早期预警和干预。
