银行客户潜在意向预测数据集BankingCustomerLeadPrediction-siddisujith
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 营销预测, 二元分类, 客户画像, 潜在客户, 机器学习, 银行, 预测建模
数据概述：
该数据集包含来自银行客户关系管理系统的数据，记录了客户的基本信息以及是否为潜在客户的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为用于预测建模的静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，可能代表银行的客户群体。
数据维度：包括“ID”（客户唯一标识）和“Is_Lead”（是否为潜在客户，0代表否，1代表是）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为sample_submission.csv，提供了一个用于提交预测结果的模板。
数据来源：数据来源于银行客户关系管理系统，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户潜在意向预测、客户细分、以及市场营销策略优化。
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：适用于客户关系管理、市场营销、以及金融领域的学术研究，如客户行为分析、潜在客户识别模型的研究等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理系统、营销自动化平台、以及个性化推荐系统的开发与优化。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，提升销售转化率，优化资源配置。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、以及金融科技课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握客户行为分析与预测建模技能。
此数据集特别适合用于构建客户潜在意向预测模型，帮助用户识别高潜力的客户，实现精准营销和提升业务绩效。
