银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-idrisolcay
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, 市场营销, 数据挖掘, 二分类
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、银行账户情况以及营销活动的结果，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，通常被视为静态数据集，用于分析客户特征与营销结果的关联。
地理范围：数据未限定具体地域，可被视为通用数据集，适用于不同国家或地区的银行客户行为分析。
数据维度：数据集包含17个字段，包括：年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系的日期（day）、月份（month）、最后一次联系的持续时间（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、上次活动之前的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便进行数据分析和建模。数据已进行初步清洗和整理，便于直接使用。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分和营销策略优化等研究。
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、市场营销策略分析、客户流失预测等领域的学术研究，如客户行为模式分析、影响客户流失的关键因素研究等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理系统的优化、个性化营销活动的制定、客户挽回策略的实施等。
决策支持：支持银行等金融机构的决策制定，帮助其优化营销资源配置，提升客户留存率，降低运营成本。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和流失预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与流失之间的关系，构建预测模型，并为银行客户管理提供数据支持，从而提升客户满意度和忠诚度。
