银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-suleakay
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行营销, 客户行为分析, 预测模型, 金融数据, 机器学习, 数据挖掘, 分类
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订阅了定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但基于字段内容推测为欧洲或北美地区银行。
数据维度：数据集包含17个字段，包括客户的年龄、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、最后一次联系的日期、联系时长、联系次数、上次活动后的天数、之前的联系次数、上次活动的结果以及客户是否订阅定期存款（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的银行营销数据集，已进行清洗和预处理，适用于客户流失预测和行为分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分和营销策略优化。
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，如客户流失预测模型的构建、影响客户流失的关键因素分析等。
行业应用：为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、营销活动优化、风险管理等领域。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，预测客户流失风险，提升客户留存率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，实现客户价值最大化。
