客户产品推荐预测数据集CustomerProductRecommendationPredictionDataset-anhphuongtraney
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 产品推荐, 预测模型, 银行客户, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习, 交叉销售
数据概述：
该数据集包含银行客户的产品推荐预测结果，记录了客户的编号以及预测他们可能购买的产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，但可推断为预测某个特定时间段内的产品购买行为。
地理范围：数据来源于银行客户，未明确指出具体国家或地区，但可推测为特定银行的客户数据。
数据维度：
ncodpers：客户编号。
added_products：客户可能购买的产品，以产品代码字符串的形式表示。
数据集包含25个产品预测概率，包括ind_ahor_fin_ult1_predict, ind_aval_fin_ult1_predict等。
数据格式：CSV格式，包含submission.csv和probabilities_85_avg.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
数据来源：数据来源于银行客户行为数据，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于客户产品推荐、交叉销售策略优化和客户行为分析。
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：适用于金融领域客户行为分析、产品推荐算法研究，以及预测模型评估。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于优化产品推荐系统、提高交叉销售成功率。
决策支持：支持客户关系管理（CRM）系统的决策制定，实现个性化营销策略。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解产品推荐的建模过程。
此数据集特别适合用于探索客户购买行为模式，提升产品推荐的准确性和个性化程度，从而优化银行的客户服务和营销效果。
