银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-mbilalsajid
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行营销, 预测模型, 客户行为分析, 机器学习, 金融风控, 营销策略, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的营销活动相关数据，记录了银行客户的个人信息、联系方式、以及他们在营销活动中的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含了客户在银行营销活动中的行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行的客户数据，可代表葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、账户信息（是否有违约、余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、联系方式（联系方式、最后一次联系日期、联系时长、活动次数等）、以及营销活动结果（是否订阅定期存款，即客户是否流失）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于银行客户流失预测、营销活动效果评估和客户行为分析。
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：适用于金融领域和数据挖掘领域的学术研究，例如客户流失预测模型构建、客户细分、营销活动优化等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、风险管理、市场营销等方面。
决策支持：支持银行制定更有针对性的营销策略，优化客户服务，提高客户留存率。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、金融风控等课程的实践案例，帮助学生和从业人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，从而帮助银行优化营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
