银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-riturajsingh99
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, 机器学习, 客户行为分析, 风险评估, 数据挖掘, 银行数据
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、联系方式、以及是否参与定期存款的信息，用于分析客户流失风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推测为银行客户群体。
数据维度：包括年龄、是否有违约记录、账户余额、是否有房贷、是否有个人贷款、联系时长、联系次数、上次联系天数、历史联系次数、以及各种联系方式、婚姻状况、职业等字段，以及目标变量“y”，表示客户是否订阅了定期存款（1表示已订阅，0表示未订阅），间接反映了客户流失的可能性。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_data.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和风险评估等相关研究。
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，如客户流失预测模型构建、客户细分、影响客户决策因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，可用于构建客户关系管理系统、优化营销策略、提升客户留存率。
决策支持：支持银行管理层制定数据驱动的决策，如针对高流失风险客户的挽回措施、个性化营销方案等。
教育和培训：作为金融数据分析、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理解客户流失预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户行为与流失之间的关系，预测客户流失风险，并优化银行的营销策略，实现客户价值最大化。
