银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-itsprateeksagar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 机器学习, 预测, 客户行为, 信用评分, 人口统计, 市场营销
数据概述：
该数据集包含银行客户信息，记录了客户的个人属性、账户活动和流失情况，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据可能来源于多个国家或地区，但具体地理范围未明确。
数据维度：数据集包含以下字段：
* CustomerId：客户ID。
* CreditScore：信用评分。
* Geography：客户所在国家。
* Gender：性别。
* Age：年龄。
* Tenure：客户在银行的服务年限。
* Balance：账户余额。
* NumOfProducts：客户使用的银行产品数量。
* HasCrCard：客户是否有信用卡。
* IsActiveMember：客户是否是活跃会员。
* EstimatedSalary：预估薪资。
* Sur: 姓氏
* id: 样本ID
数据格式：CSV格式，包含train.csv, test.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和建模。
数据来源于银行客户数据，已进行脱敏处理，适合用于客户流失预测模型的构建和评估。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的研究，如客户行为分析、流失预测模型优化等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，尤其是在客户挽留、个性化营销和风险管理方面。
决策支持：支持银行制定客户管理策略，预测客户流失风险，优化营销预算。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测方法。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失之间的关系，建立预测模型，从而帮助银行主动采取措施，降低客户流失率，提升客户满意度。
