银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-bhaweshsinha07
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 预测模型, 机器学习, 客户行为分析, 数据挖掘, 二分类, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自银行业务的客户相关数据，记录了客户的个人信息、账户活动以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可被视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据涵盖法国、德国、西班牙等国家。
数据维度：数据集包括11个字段，如“CreditScore”（信用评分）、“Geography”（国家）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Tenure”（在银行服务年限）、“Balance”（账户余额）、“NumOfProducts”（使用的银行产品数量）、“HasCrCard”（是否有信用卡）、“IsActiveMember”（是否为活跃成员）、“EstimatedSalary”（预估薪资）、“Exited”（是否流失，0代表未流失，1代表已流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn_Modelling.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险管理等领域。
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：适用于银行客户流失预测模型的研究，以及客户行为模式分析，如探究不同因素对客户流失的影响。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于建立客户流失预警系统、优化客户挽回策略、提升客户生命周期价值。
决策支持：支持银行制定个性化营销策略、改善客户服务，从而降低客户流失率。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生掌握客户流失预测模型的构建与评估。
此数据集特别适合用于探索影响银行客户流失的关键因素，并构建预测模型，以优化客户关系管理，提升业务绩效。
