标题：客户行为分析与预测数据集
数据内容：本数据集包含客户的详细信息及其行为数据，具体包括以下字段：
- 年龄（age）
- 职业（job）
- 婚姻状况（marital）
- 教育程度（education）
- 是否违约（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）
- 联系日期（day）
- 联系月份（month）
- 联系时长（duration）
- 营销活动次数（campaign）
- 上次联系天数（pdays）
- 上次联系次数（previous）
- 上次联系结果（poutcome）
- 是否订阅产品（y）
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
1. 金融行业：可用于客户信用评估、风险控制和金融产品推荐。
2. 市场营销：可用于客户细分、营销策略优化和客户转化率提升。
3. 零售行业：可用于客户行为分析、产品推荐和销售预测。
4. 教育行业：可用于教育程度与职业、收入的关系研究。
标签：客户行为, 金融分析, 市场营销, 贷款评估, 数据预测, 客户细分
行业分类：
- 金融行业
- 市场营销行业
- 零售行业
- 教育行业
统计分析：
- 数据集包含16个字段，总计45211种不同值。
- 数据字段涵盖客户的基本信息、财务状况、行为数据及营销结果，为多行业的分析与预测提供了丰富的数据支持。
