银行客户潜在客户预测数据集BankingCustomerLeadPrediction-akshaypharande
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 潜在客户, 信用评分, 银行, 用户画像, 机器学习, 二分类, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户数据，记录了客户的基本信息、账户活动以及是否为潜在客户的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从特征来看，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括客户的ID、性别、年龄、地区代码、职业、渠道代码、客户在该银行的年限（Vintage）、是否有信用卡产品（Credit_Product）、平均账户余额（Avg_Account_Balance）、是否活跃（Is_Active）以及是否为潜在客户（Is_Lead）。
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 (提交样例)三个文件，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于银行客户行为分析相关项目，已进行匿名化处理，并提供了用于预测潜在客户的标签。
该数据集适合用于客户关系管理、潜在客户识别以及信用风险评估等领域。
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：适用于客户行为分析、用户画像构建、信用风险评估等方面的学术研究。
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、市场营销、风险控制等领域。
决策支持：支持银行进行客户细分、个性化营销、信贷审批等决策。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于探索客户特征与潜在客户之间的关系，帮助用户实现预测潜在客户、优化营销策略、提高客户转化率等目标。
