银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-unstoppablesk
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, 客户关系管理, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 金融
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、银行账户情况以及是否参与了定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为特定时间点的客户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，可推测为某个银行或金融机构的客户数据。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖客户人口统计学特征（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、联系方式、营销活动信息（如联系日期、联系时长、联系次数、上次联系天数、上次联系结果等）以及客户是否订阅定期存款（y，"yes"表示订阅，"no"表示未订阅）。
数据格式：CSV格式，包含bank.csv和test.csv两个文件。其中，bank.csv文件包含客户的历史数据及标签，test.csv文件包含测试集，用于模型评估。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、营销活动效果评估和客户细分等研究。
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：适用于金融领域客户行为分析、客户流失预测、营销策略优化等学术研究，例如，评估不同营销活动对客户行为的影响。
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（CRM）、风险管理和市场营销方面。
决策支持：支持金融机构进行客户流失预警、个性化产品推荐、优化营销预算分配等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融工程等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户流失预测模型构建和应用。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，并构建预测模型，帮助金融机构实现客户 retention（客户留存）和提升盈利能力。
