银行营销客户流失预测数据集BankingMarketingCustomerChurnPrediction-srajand
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, 机器学习, 客户画像, 市场分析, 行为分析, 数据挖掘
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、社会经济指标以及营销活动结果，用于预测客户是否会进行存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但根据字段内容推测可能来源于欧洲地区。
数据维度：数据集包括20个特征，涵盖客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、银行业务相关信息（如是否有房贷、是否有贷款等）、联系方式、营销活动相关信息（如联系月份、联系天数、联系时长、联系次数等）、社会经济指标（如就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行同业拆借利率、就业人数等）以及目标变量（客户是否订阅定期存款，y=1表示是，y=0表示否）。
数据格式：CSV格式，文件名为banking.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的银行营销数据集，已进行匿名化处理。
该数据集特别适合用于客户流失预测、客户细分以及营销活动效果评估。
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交叉领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、特征重要性分析、不同客户群体的行为模式研究等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、精准营销、风险管理等领域。
决策支持：支持银行和金融机构优化营销策略、提高客户留存率、提升盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等相关课程的实训素材，帮助学生和从业者掌握客户流失预测的建模方法与实践。
此数据集特别适合用于探索影响客户是否会订阅定期存款的因素，从而帮助用户构建预测模型、优化营销策略，提升客户满意度。
