训练 BANK-DATA 分类模型的 PPT 蛮适合用来入门做分类模型的同学，尤其是搞数据挖掘实验的。这份资源把每个字段都列得清楚，比如income、married这些属性值怎么用，直接就能上手建模型。

字段的解释挺细，比如pep这个目标变量，其实就是在判断客户有没有买 PEP（个人参股计划），挺典型的二分类问题，拿来喂模型训练效果还不错。像car、save_act这些 YES/NO 的字段，起来也简单，适合做个入门实验。

数据结构上也比较友好，数值型字段像age、income，分类型字段像region、sex，你可以顺手用LabelEncoder或者OneHotEncoder来。模型建起来之后，配上DecisionTree或者RandomForest，效果都还挺稳的。

如果你想搭配更多案例参考，可以看看这几个 PPT： 数据挖掘分类模型构建（模型构建思路蛮清晰）， 分类属性与量化属性的关联（属性思路能拓宽点）， 客户细分模型创建（讲得比较细）， 还有客户信息主题维度设计模型（适合建前期结构用）。

如果你刚好在准备数据挖掘的课程设计或者项目展示，这份 PPT 和数据集配合起来用，还挺合适的。数据不大、字段直白、应用场景也清晰，练手刚刚好。