银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-ouardaboumansour
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, 客户画像, 行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、联系方式、以及银行营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可推测为银行在一段时间内收集的客户行为数据。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行，可能代表了葡萄牙地区的客户群体特征。
数据维度：数据集包含17个字段，包括客户年龄（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, month）、联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、之前联系次数（previous）、上次活动结果（poutcome）、以及客户是否订阅定期存款（y，即流失与否）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank3.csv，方便进行数据分析和建模。
该数据集特别适用于客户流失预测、客户细分、营销活动效果评估等应用。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户行为分析、流失原因分析、预测模型构建等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、营销策略制定、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，提高客户 retention rate（客户留存率）和 profitability（盈利能力）。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融营销等课程的案例分析材料，帮助学生和从业人员理解数据分析在实际业务中的应用。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，帮助银行优化营销策略，提高客户忠诚度。
