银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-harshchitaliya
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 银行营销, 客户行为分析, 机器学习, 预测模型, 市场营销, 数据挖掘, 金融风控
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、与银行的互动情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从2008年到2010年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测为某个或多个国家/地区的银行客户数据。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、通话时长、联系次数、上次联系天数、上次联系结果等多个维度的数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的银行营销数据集，经过预处理，可直接用于建模分析。
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。
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：适用于金融领域客户行为分析、流失预测、营销效果评估等学术研究。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定客户 retention 策略，优化营销活动，提高客户忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融风控等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户流失的关键因素，构建预测模型，从而帮助银行优化营销策略、提升客户满意度和盈利能力。
