银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-sbumzulwini
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, 风险评估, 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、社会经济因素以及客户是否参与定期存款的信息，用于预测客户是否会流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但根据特征推断可能为欧洲地区银行的客户数据。
数据维度：数据集包含多个特征，包括客户的职业、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、联系月份、联系星期、联系时长、联系次数、历史联系次数、以及客户是否订阅定期存款（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，包含多列经过编码处理的数值型数据，便于模型训练和分析。数据已进行预处理，包括类别特征的独热编码和数值特征的标准化。
该数据集适合用于客户流失预测、客户细分、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：适用于金融领域的学术研究，例如客户行为分析、流失原因分析、预测模型评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，减少客户流失。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘课程的实训素材，帮助学生理解客户流失预测的建模流程。
此数据集特别适合用于构建和评估客户流失预测模型，帮助用户识别高风险客户，并采取相应的挽回措施。
