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MohamedOuni1/PowerBi_Project

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Customer Churn Dataset - README

Ce document fournit une vue d'ensemble du jeu de données et de ses champs. Le jeu de données est destiné à l'analyse de l'attrition des clients dans un contexte bancaire, explorant les facteurs susceptibles d'influencer la décision d'un client de quitter la banque.


Description du Jeu de Données

Le jeu de données contient des informations sur les clients, leurs données démographiques, les détails de leurs comptes, et s'ils ont quitté ou non la banque. Chaque ligne correspond à un client unique.


Colonnes et Leurs Descriptions

1. RowNumber

  • Description : Représente le numéro d'enregistrement (ligne).
  • Impact : Aucun. C'est un identifiant sans effet sur l'analyse.

2. CustomerId

  • Description : Contient des valeurs uniques et aléatoires identifiant les clients.
  • Impact : Aucun. Ce champ n'affecte pas la probabilité d'attrition des clients.

3. Surname

  • Description : Le nom de famille du client.
  • Impact : Aucun. Le nom de famille n'a aucun effet sur la décision de quitter la banque.

4. CreditScore

  • Description : Une valeur numérique représentant la solvabilité du client.
  • Impact : Significatif. Un score de crédit élevé indique une moindre probabilité d'attrition.

5. Geography

  • Description : La localisation géographique du client.
  • Impact : Potentiellement pertinent. La localisation peut influencer les décisions des clients de quitter la banque.

6. Gender

  • Description : Le sexe du client.
  • Impact : Potentiellement intéressant pour explorer si le genre est corrélé au comportement d'attrition.

7. Age

  • Description : L'âge du client.
  • Impact : Significatif. Les clients plus âgés ont tendance à être plus fidèles et moins susceptibles de quitter.

8. Tenure

  • Description : Le nombre d'années pendant lesquelles le client est resté fidèle à la banque.
  • Impact : Significatif. Les clients avec une ancienneté plus longue sont généralement plus fidèles.

9. Balance

  • Description : Le solde du compte du client.
  • Impact : Significatif. Les clients ayant des soldes plus élevés sont moins susceptibles de quitter la banque.

10. NumOfProducts

  • Description : Le nombre de produits achetés par le client auprès de la banque.
  • Impact : Pertinent. Cela indique le niveau d'engagement du client envers la banque.

11. HasCrCard

  • Description : Indique si le client possède une carte de crédit (1 = Oui, 0 = Non).
  • Impact : Pertinent. La possession d'une carte de crédit peut réduire la probabilité d'attrition.

12. IsActiveMember

  • Description : Indique si le client est un membre actif (1 = Oui, 0 = Non).
  • Impact : Significatif. Les clients actifs sont moins susceptibles de quitter la banque.

13. EstimatedSalary

  • Description : Le salaire annuel estimé du client.
  • Impact : Pertinent. Les salaires plus élevés sont corrélés à des taux d'attrition plus faibles.

14. Exited

  • Description : Variable cible indiquant si le client a quitté la banque (1 = Oui, 0 = Non).
  • Impact : C'est la variable principale pour l'analyse.

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