银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-jsward96
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, 客户画像, 数据分析, 银行数据, 行为分析
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、与银行的互动情况以及是否成功订阅定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间范围，可以视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但数据字段的常见程度推测为欧洲或北美地区。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖了客户的人口统计学特征（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度）、账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款）、联系方式、营销活动相关信息（如联系次数、联系时长、活动结果）以及目标变量“y”（是否订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于客户流失预测、客户行为分析和营销策略优化等领域。
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：适用于银行营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测模型、客户行为分析、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行及金融机构提供数据支持，尤其适用于客户流失预警、个性化营销推荐、客户生命周期管理等。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、优化客户服务，提高客户留存率和盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与订阅定期存款之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现客户挽回和营销效果提升。
