客户银行产品意向预测数据集CustomerBankProductLeadPrediction-nabeelhasan
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 客户关系管理, 机器学习, 预测模型, 客户画像, 数据挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的交易和行为数据，记录了客户的基本信息、账户情况以及是否对银行产品感兴趣。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但从“RG”开头的地区代码推测，可能来自某个特定国家或地区。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖客户的人口统计学特征（如性别、年龄、职业），账户信息（如账户余额、活跃状态），以及历史交互数据（如渠道代码、客户在该银行的年限等）。核心目标变量为“Is_Lead”，表示客户是否对银行产品感兴趣（0代表否，1代表是）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train_s3TEQDk.csv（训练集）、test_mSzZ8RL.csv（测试集）和sample_submission_eyYijxG.csv（提交示例）三个文件，方便模型训练和结果提交。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集分享平台，数据已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、客户细分、潜在客户挖掘等领域，以及构建预测客户产品意向的机器学习模型。
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，例如客户画像构建、影响客户产品意向的因素分析等。
行业应用：可以为银行业提供数据支持，特别是在市场营销、客户关系管理、产品推荐等领域。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化产品推荐系统，提高销售转化率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习建模课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉客户行为数据分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响客户产品意向的关键因素，构建预测模型，帮助银行实现精准营销和提升客户满意度。
