这次的实战，来看一个我最近接手的金融领域项目吧，我的团队正是用神经网络，也就是深度学习模型，解决了这个问题。

该项目的具体需求是根据已知的一批客户数据（当然客户姓名我都进行了掩码），来预测某个银行的客户是否会流失。通过学习历史数据，如果机器能够判断出哪些客户很有可能在未来两年内结束在该银行的业务（这当然是银行所不希望看到的），那么银行的工作人员就可以采取相应的、有针对性的措施来挽留这些高流失风险的客户。其实这个问题和上一课的心脏病预测问题一样，本质上都是分类，我们看看用神经网络来解决这类问题有何优势。

从第5课源码包的“教学用例银行客户流失”目录中找到Bank Customer.csv文件之后，读入本机的Python环境，或者在Kaggle网站搜索Jacky Huang的“Bank Customer”数据集（如下图所示）或根据源码包中的文件新建Dataset，然后创建Notebook。