银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-nrng19
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 机器学习, 风险评估, 客户画像, 预测模型, 数据分析, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的相关信息，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，可视为一段时间内客户的静态快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但考虑到数据集特征，可能与银行的业务区域相关。
数据维度：数据集包含多个特征，如客户ID（CustomerId）、信用评分（CreditScore）、年龄（Age）、服务年限（Tenure）、余额（Balance）、产品数量（NumOfProducts）、是否持有信用卡（HasCrCard）、是否为活跃会员（IsActiveMember）、预估薪资（EstimatedSalary）以及客户流失标签（Exited）。此外，还包括对客户姓名（Surname）进行文本处理后的特征，以及对其他数值型特征进行类别编码、WOE转换和交互特征。
数据格式：CSV格式，包含Xtest.csv和XYtrain.csv两个文件，分别对应测试集和训练集，便于模型训练和评估。
来源信息：数据集来源于公开数据，经过处理后，包含了原始特征和衍生特征，用于支持客户流失预测模型的构建。
该数据集适合用于银行客户流失预测、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：适用于金融科技和机器学习领域的学术研究，如客户流失预测模型的优化、特征重要性分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，用于预测客户流失风险，制定挽留策略，优化客户关系管理（CRM）。
决策支持：支持银行等机构进行风险评估、市场分析和客户细分，帮助其做出更明智的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握客户流失预测的技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建和优化预测模型，以提高客户留存率和盈利能力。
