银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-nadamo21
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户流失, 预测模型, 客户画像, 信用风险, 机器学习, 行为分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、银行产品使用情况、以及是否成功进行定期存款的数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含了营销活动期间的客户行为信息。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可视为通用银行客户行为数据集。
数据维度：包括年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系日期、联系时长、联系次数、上次联系后的天数、上次联系的结果、以及客户是否订阅定期存款（y）等17个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行营销活动，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、营销策略优化和风险评估等领域。
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研究，如客户流失预测、客户生命周期价值分析、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险管理、个性化营销等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提升客户留存率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为模式。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，帮助用户构建预测模型，提升营销活动的针对性和有效性。
