Documentation — Prédiction Churn Clients Bancaires

Référence complète pour utiliser ce dataset

ML

Sommaire

Description Variables Utilisation Citation & Licence

Description

10 000 clients bancaires avec indicateur de churn. Variables : score de crédit, pays, sexe, âge, ancienneté, solde, produits, carte de crédit, membre actif, salaire estimé. Benchmark churn bancaire.

Source

Kaggle

Lignes

10 000

Colonnes

14

Taille

—

Licence

cc-by

Variable cible

Exited

Date création

10/03/2026

Format

CSV

Domaines

ML

Dictionnaire des variables

Le dictionnaire des variables n'est pas encore renseigné pour ce dataset.

Les statistiques automatiques sont disponibles dans l'onglet Statistiques & Profil.

Comment utiliser ce dataset

import pandas as pd

# Charger le dataset
df = pd.read_csv("https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/8c58ec9a-f512-4614-9649-7cfe4e7e83aa/3195e814-2906-4582-ab7b-8a26f0abc27a.csv")

# Aperçu rapide
print(df.shape)        # (10000, 14)
print(df.dtypes)
print(df.describe())
df.head(10)

# Variable cible
X = df.drop(columns=["Exited"])
y = df["Exited"]

# Charger le dataset
df <- read.csv("https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/8c58ec9a-f512-4614-9649-7cfe4e7e83aa/3195e814-2906-4582-ab7b-8a26f0abc27a.csv", stringsAsFactors = FALSE)

# Aperçu rapide
dim(df)          # 10000 x 14
str(df)
summary(df)
head(df, 10)

# Variable cible
y <- df$Exited
X <- df[, !names(df) %in% c("Exited")]

# Télécharger le dataset
curl -L -o "prédiction_churn_clients_bancaires.csv" \
  "https://mjqtthaypifkdlaneymx.supabase.co/storage/v1/object/public/datasets-files/8c58ec9a-f512-4614-9649-7cfe4e7e83aa/3195e814-2906-4582-ab7b-8a26f0abc27a.csv"

# Vérification (nombre de lignes)
wc -l "prédiction_churn_clients_bancaires.csv"

Citation & Licence

Licence

cc-by

Format BibTeX

@dataset{pr_diction_churn_clients_bancaires_2026,
  title  = {Prédiction Churn Clients Bancaires},
  author = {StochastiQdata},
  year   = {2026},
  url    = {https://stochastiqdata.com/modeling/8c58ec9a-f512-4614-9649-7cfe4e7e83aa},
  note   = {Dataset pour actuaires}
}

Format APA

StochastiQdata. (2026). Prédiction Churn Clients Bancaires [Dataset].
  https://stochastiqdata.com/modeling/8c58ec9a-f512-4614-9649-7cfe4e7e83aa