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银行客户流失预测数据集

本数据集是为客户流失预测建模设计的结构化数据集,旨在通过分析银行客户的人口统计学特征、账户状态、产品使用行为及交易模式,构建能识别高风险流失客户的机器学习模型。数据集的变量明确标识了客户是否已离开银行。通过整合地理分布、信用评分、账户余额、持有产品数量等信息,其为银行提供了一个数据驱动的决策工具,以支持个性化客户挽留策略、资源优化配置及客户生命周期价值管理,是金融科技与客户关系管理领域的经典案例。

行业:
金融
国标分类:
通识数据集
43
47
2026-02-06

数据集介绍

数据属性

数据模态
图像 表格
数据格式
CSV
记录数/样本数
10,000条
文件数量
1个
总大小
684.86 kB
数据语言
英文
地理覆盖范围
全球
时间覆盖范围
暂无
数据更新频率
每季度
数据采集方式
业务系统记录 公共数据集获取
预期用途
评估
标注状态
部分标注
标注类型
目标检测框 关键点标注
数 据 驱 动 未 来
Data Drives The Future
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