银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-savitaseharawat
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, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 市场营销
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、银行产品使用情况以及客户是否接受了定期存款。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行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段特征推测为欧洲或北美地区。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖客户年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、上一次营销活动结果等。关键字段包括“y”，表示客户是否接受了定期存款（“yes”或“no”），是目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和格式化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、市场营销策略优化和客户行为分析。
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：适用于金融领域和数据科学领域的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户细分、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、市场营销策略制定方面。
决策支持：支持银行进行客户流失风险评估、优化营销策略，提升客户 retention rate（客户留存率）。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响客户是否接受定期存款的因素，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提高客户价值。
