银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-abirdey2248001
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, 客户画像, 机器学习, 银行数据, 分类算法, 营销策略
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和是否订阅定期存款的信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，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范围，但可以推测为银行的客户数据。
数据维度：数据集包括多项客户属性，如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、最近一次联系时长、联系次数、上一次活动状态、以及是否订阅定期存款（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-marketing_csv.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理和整理，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、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：适用于金融领域和机器学习领域的学术研究，如客户行为分析、流失预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为银行及金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、营销活动效果评估、个性化推荐等。
决策支持：支持银行制定客户挽留策略、优化营销活动，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、金融分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户流失预测的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现客户流失风险的量化评估和预测。
