银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-muhammadhamzamaher
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行客户, 机器学习, 客户行为分析, 信用评分, 客户画像, 数据预测, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自银行业务的客户信息，记录了客户的个人属性、账户信息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，可视为某个时间点的客户快照。
地理范围：数据涵盖了不同国家（如法国、德国、西班牙）的客户。
数据维度：数据集包括客户ID、信用评分、地理位置、性别、年龄、服务年限、账户余额、产品数量、是否持有信用卡、是否为活跃会员、预估薪资，以及客户是否流失（Exited）等多个维度。
数据格式：提供CSV格式数据，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，便于研究和应用。
该数据集适合用于客户流失预测、客户画像分析以及风险评估等领域。
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：适用于客户关系管理、金融风控等领域的学术研究，例如客户流失预测模型的构建与优化、客户行为模式分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户挽留、个性化营销、风险预警等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行制定客户关系管理策略、优化客户服务流程、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测模型的构建和评估。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，并构建预测模型，帮助企业优化客户管理策略，提升客户留存率。
