客户保险购买预测数据集CustomerInsurancePurchasePrediction-sasukess1
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析，保险营销，行为预测，二元分类，金融服务，机器学习，数据挖掘，市场营销
数据概述：
该数据集包含客户基本信息及其保险购买情况的数据，用于预测客户是否会购买保险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确地域限制，但可推测为面向保险营销的客户数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段：
id：客户唯一标识符。
age：客户年龄。
job：客户职业。
marital：客户婚姻状况。
education：客户教育程度。
balance：客户的平均存款。
housing：客户是否有住房贷款。
loan：客户是否有个人贷款。
contact：与客户的联系方式类型。
month：最近一次联系的月份。
duration：最近一次联系的通话时长（秒）。
campaign：在本次活动中，与该客户联系的次数。
pdays：距离上次联系客户的天数，-1表示之前未联系。
previous：在本次活动之前，与该客户联系的次数。
poutcome：前次营销活动的结果。
y：客户是否购买了保险（1表示购买，0表示未购买）。
数据格式：CSV格式，包含Insurance_Train.csv（训练集）、Insurance_Test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件，方便模型训练与评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、保险产品推荐和营销策略优化。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户购买意愿预测、影响购买的因素分析等。
行业应用：为保险公司提供数据支持，特别是在客户细分、个性化产品推荐、营销活动效果评估等方面。
决策支持：支持保险公司优化营销策略、提升销售业绩，并进行风险管理。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融营销等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索客户特征与保险购买行为之间的关系，预测客户购买保险的可能性，从而帮助企业提升营销效率和客户满意度。
