银行客户流失预测数据集KVGBank1CustomerChurnPredictionDataset-bysanigovind
数据来源：互联网公开数据
标签：银行业，客户流失，数据集，预测分析，机器学习，客户关系管理，数据挖掘，商业智能
数据概述： 该数据集包含来自某银行的真实客户数据，记录了客户的基本信息，账户活动及流失情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了该银行在中国多个城市的分行。
数据维度：数据集包括客户ID，年龄，性别，职业，收入水平，账户余额，交易频率，客户服务互动次数，是否流失等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于某银行公开的匿名化客户数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于客户流失预测，客户关系管理及机器学习模型训练等领域，特别是在客户行为分析，流失风险识别等方面具有重要应用价值。
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：适用于客户流失原因分析，客户行为模式研究等学术研究，如客户流失的预测模型构建，客户生命周期分析等。
行业应用：可以为银行业提供数据支持，特别是在客户流失预警，客户挽留策略制定等方面。
决策支持：支持银行业客户关系管理策略的优化，帮助银行制定科学的客户挽留措施。
教育和培训：作为数据科学，商业分析及客户关系管理课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测建模技术。
此数据集特别适合用于探索客户流失的规律与趋势，帮助用户实现准确的客户流失预测，优化客户挽留策略，提高客户满意度和银行盈利能力。
