银行客户流失预测数据集BankCustomerChurnPredictionDataset-siavashist
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行, 信用评分, 人口统计学, 机器学习, 预测建模, 客户关系管理, 数据分析
数据概述：
该数据集包含银行客户的相关信息，用于预测客户流失的可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含了客户的地理位置信息。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、银行账户信息和客户行为数据，具体字段包括：CustomerId（客户ID）, CreditScore（信用评分）, Geography（国家）, Gender（性别）, Age（年龄）, Tenure（服务年限）, Balance（余额）, NumOfProducts（产品数量）, HasCrCard（是否拥有信用卡）, IsActiveMember（是否是活跃会员）, EstimatedSalary（预估薪资）。
数据格式：CSV格式，包括traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的银行客户数据，已进行匿名化处理。
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：适用于金融领域和数据科学领域的学术研究，如客户流失预测模型、客户细分、影响客户流失的关键因素分析等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销策略制定和风险控制方面。
决策支持：支持银行制定个性化的客户挽留策略，优化客户服务，提高客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索客户属性与流失行为之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化客户管理策略，提升客户留存率。
