印度银行业客户订阅预测数据集2023
数据来源：互联网公开数据
标签：银行客户,订阅预测,机器学习,客户特征,市场营销,电信销售,数据分析
数据概述：
本数据集来源于“Subscriber Prediction Talent Search Hackathon”黑客松活动，由Analytics India Magazine与 Presidency University联合主办，旨在通过机器学习模型预测潜在客户是否会订阅银行的定期存款计划。数据集包含了银行客户的历史信息，包括年龄、职业、婚姻状况、教育水平、信用状况、年均余额、贷款情况、上次联系信息等内容，以及客户是否订阅定期存款的最终结果。
数据用途概述：
该数据集适用于机器学习模型的开发与评估，特别适合用于预测客户订阅银行产品的行为。银行和金融机构可以利用此数据集训练模型，以优化销售策略，提高客户转化率。此外，数据集也适用于学术研究与教育，帮助研究人员和学生理解客户行为模式，提升数据分析技能。
举例：
通过分析客户的年龄、职业等特征，机器学习模型可以预测客户订阅定期存款的可能性，从而帮助银行更有效地分配营销资源，提高销售效率。例如，模型可能发现特定年龄段或职业的客户更倾向于购买定期存款产品，银行可以针对这些群体制定专门的营销方案。
