Nâng trình phân tích dữ liệu kinh doanh bằng những khóa học của MDA
Phân tích rời bỏ khách hàng (Customer Churn): Dữ liệu nói gì trước khi họ rời đi?
Bạn có đang đánh mất khách hàng mà không hề hay biết?
Dữ liệu là “tiếng nói thầm lặng” tiết lộ điều đó — nếu bạn biết cách lắng nghe.
Trong bài viết này, MDA chia sẻ một bộ dữ liệu thực tế từ ngân hàng chuyên dùng để phân tích hành vi rời bỏ của khách hàng (Customer Churn), kèm theo dashboard mẫu trực quan giúp bạn dễ dàng luyện tập và triển khai trong thực tế.
Giới thiệu bộ dữ liệu Bank Customer Churn
Tên file: Bank_Churn.csv
Số dòng: 10.000 khách hàng
Thuộc tính chính:
Geography
,Gender
,Age
,Tenure
: Thông tin cơ bảnBalance
,NumOfProducts
,IsActiveMember
: Hành vi tài chínhExited
: Biến mục tiêu (1 = khách đã rời bỏ)
Định dạng file: CSV, dễ xử lý bằng Excel, Power BI, Python hoặc SQL
Dashboard mẫu: Cảnh báo churn theo độ tuổi và quốc gia
Dưới đây là một ví dụ dashboard minh hoạ từ bộ dữ liệu — giúp bạn nhìn thấy rõ:
- Quốc gia nào có tỷ lệ rời bỏ cao nhất (Germany: 32.4%)
- Nhóm tuổi dễ rời bỏ nhất (46–55 tuổi chiếm đến 50.6%)
- Khách hàng trung thành lâu năm vẫn có thể “chia tay” nếu ít tương tác

Source: Timothy Adeyemi
Ứng dụng thực tế
Bạn có thể sử dụng dataset này cho các mục đích sau:
- Phân tích dữ liệu hành vi khách hàng trong ngân hàng hoặc bán lẻ
- Dự đoán churn bằng mô hình học máy (logistic regression, random forest…)
- Xây dựng dashboard BI (Power BI, Tableau) để theo dõi churn theo thời gian, nhóm khách, độ tuổi…
Ai nên sử dụng bộ dữ liệu này?
- Sinh viên và người học BI muốn luyện tập với bài toán thực tế
- Nhà phân tích dữ liệu cần luyện mô hình churn
- Doanh nghiệp muốn hiểu rõ nguyên nhân mất khách và phòng ngừa từ sớm
Tải dataset & tài liệu: tại đây
Đăng ký học Phân tích churn & BI cùng MDA
Khóa học Business Intelligence tại MDA sẽ giúp bạn:
- Biết cách đặt câu hỏi đúng từ dữ liệu
- Thiết kế dashboard quản trị dễ đọc – dễ dùng
- Áp dụng phân tích churn vào thực tế với case study như trên
Liên hệ để được tư vấn lộ trình học phù hợp với bạn:
Đăng ký tư vấn tại đây hoặc inbox Zalo 0961 48 66 48!
Bài viết mới nhất
Bài viết liên quan

Transport & Shipping Dataset – Khi dữ liệu Logistics kể chuyện chiến lược

Phân tích dữ liệu nghệ thuật với bộ dataset từ MoMA: Khi Data gặp Art

IT Helpdesk Dataset: Giải mã dữ liệu để tối ưu hóa quy trình

Pixar Films Dataset: Bài tập BI thú vị cho người học

Phân Tích Giao Tiếp Email Trong Doanh Nghiệp: Ứng Dụng Dataset Để Cải Thiện Hiệu Suất Nội Bộ

Phân Tích Dữ Liệu Y Tế Với Dataset Healthcare Analytics: Tối Ưu Chất Lượng Khám Chữa Bệnh

Phân Tích Marketing: Hiểu Khách Hàng, Tối Ưu Chiến Dịch và Tăng Doanh Thu

IBM HR Analytics – Quản Lý Nhân Sự Bằng Dữ Liệu Thông Minh!

Phân tích dữ liệu bán lẻ toàn cầu: Dataset Global Electronics Retailer
