银行营销客户流失预测数据集BankMarketingCustomerChurnPrediction-adilashrafi
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, 风险预测, 数据挖掘, 市场营销, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含银行客户的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、银行产品使用情况以及营销活动参与结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为某个时间段内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了银行客户的多种属性，具有一定的通用性。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户年龄（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）、最后一次联系日期（day, month）、联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后经过天数（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）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_data.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于公开数据集，通常用于银行营销和客户关系管理相关的研究。
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领域。
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的学术研究，如客户流失预测模型构建、客户画像分析等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，用于客户关系管理（CRM）、营销活动效果评估、风险管理等。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，提高客户留存率，优化资源分配。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、客户关系管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素和预测模型构建，帮助用户实现客户流失风险的预警和预防，提升客户满意度。
