银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPrediction-mohdarifhakim
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 客户画像, 信用评分, 机器学习, 分类预测, 客户行为分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据可能来源于多个国家或地区，由“Geography”字段标识，包括法国、德国、西班牙等。
数据维度：数据集包括多个字段，如“id”、“CustomerId”、“Surname”（姓氏）、“CreditScore”（信用评分）、“Geography”（国家）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Tenure”（在银行服务的年限）、“Balance”（余额）、“NumOfProducts”（使用的银行产品数量）、“HasCrCard”（是否有信用卡）、“IsActiveMember”（是否是活跃会员）、“EstimatedSalary”（预估薪资）以及“Exited”（是否流失，目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）三个文件，方便用于模型训练和评估。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估等领域。
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、市场营销领域的研究，如客户流失预测模型构建、影响客户流失因素分析、客户生命周期价值评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行制定个性化客户挽回策略，优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、金融风控等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测模型的构建流程。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失之间的关系，帮助用户建立预测模型，从而实现客户流失预警、精准营销以及客户价值提升等目标。
