银行客户产品购买预测数据集BankingCustomerProductPurchasePrediction-ndattani
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 产品推荐, 机器学习, 客户细分, 银行, 预测模型, 金融风控, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自西班牙Santander银行的客户数据，记录了客户的基本信息和产品购买行为，用于预测客户是否会购买银行产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态数据集，用于构建预测模型。
地理范围：数据来源于西班牙Santander银行，主要反映西班牙地区的客户行为特征。
数据维度：数据集包括客户的各类属性，如客户ID、各种类型的变量（var系列变量，可能代表客户的财务状况、交易历史等）、各种指标（ind_var和num_var系列变量，可能代表客户的各种行为指标）以及saldo_var系列变量（可能代表客户的余额信息）。
数据格式：CSV格式，包含TRAIN.csv和TEST-Without TARGET.csv两个文件。TRAIN.csv文件包含目标变量（TARGET），用于模型训练；TEST-Without TARGET.csv文件不包含目标变量，用于模型测试和预测。
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的学术研究，如客户细分、产品推荐算法、风险评估等。
行业应用：为银行及金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、个性化营销、风险管理等领域。
决策支持：支持银行在产品推广、客户服务、风险控制等方面的决策制定，优化业务策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户行为，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与产品购买行为之间的关系，构建预测模型，实现个性化产品推荐，提升客户满意度和银行盈利能力。
