银行业客户流失预测数据集BankingCustomerChurnPredictionDataset-nitin2335
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行业, 客户行为, 预测分析, 数据建模, 机器学习, 金融科技, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自Lloyds银行的客户信息，记录了客户的基本属性、交易行为以及是否流失的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可以理解为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据来源于Lloyds银行，主要覆盖其业务范围内的客户。
数据维度：数据集可能包含客户ID、年龄、性别、账户信息、交易记录、客户流失状态（二元分类，是/否）等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为Lloyds_Bank_Larger_Customer_Churn_Dataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，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。
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、客户细分和行为分析等方面的学术研究。
行业应用：为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制和市场营销方面。
决策支持：支持银行制定更精准的客户挽留策略，优化客户服务，提高客户满意度。
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深入理解客户流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，建立预测模型，帮助银行提前识别和挽留潜在流失客户。
