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Conjunto de dados

Banking Customer Churn Prediction Dataset

Variáveis

Catacterísticas do dataset:

1. RowNumber: o número sequencial atribuído a cada linha no conjunto de dados.
2. CustomerId: um identificador exclusivo para cada cliente.
3. Surname: O sobrenome do cliente.
4. CreditScore: A pontuação de crédito do cliente.
5. Geography: A localização geográfica do cliente (por exemplo, país ou região).
6. Gender: O gênero do cliente.
7. Age: A idade do cliente.
8. Tenure: O número de anos que o cliente está no banco.
9. Balance: O saldo da conta do cliente.
10. NumOfProducts: A quantidade de produtos bancários que o cliente possui.
11. HasCrCard: Indica se o cliente possui cartão de crédito (binário: sim/não).
12. IsActiveMember: Indica se o cliente é um membro ativo (binário: sim/não).
13. EstimatedSalary: O salário estimado do cliente.
14. Exited: Indica se o cliente saiu do banco (binário: sim/não).

Dicionário

variavel	descricao	tipo	subtipo
Surname	O sobrenome do cliente	qualitativa	nominal
CreditScore	O score de crédito do cliente	quantitativa	discreta
Geography	A localização geográfica do cliente (por exemplo, país ou região)	qualitativa	nominal
Gender	O gênero do cliente	qualitativa	nominal
Age	A idade do cliente	quantitativa	discreta
Tenure	O número de anos que o cliente está no banco	quantitativa	discreta
Balance	O saldo da conta do cliente	quantitativa	contínua
NumOfProducts	O número de produtos bancários que o cliente possui	quantitativa	discreta
HasCrCard	Indica se o cliente possui cartão de crédito (binário: sim/não)	qualitativa	nominal
IsActiveMember	Indica se o cliente é um membro ativo (binário: sim/não)	qualitativa	nominal
EstimatedSalary	O salário estimado do cliente	quantitativa	contínua
Exited	Indica se o cliente saiu do banco (binário: sim/não)	qualitativa	nominal

São 12 variáveis, com 6 qualitativas nominais, 2 quantitativas contínuas e 4 quantitativas discretas.