葡萄牙银行电话营销客户购买定期存款数据集-2008-2010
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销,客户行为,定期存款,电话营销,预测模型,机器学习,金融,市场营销
数据概述：
本数据集包含葡萄牙一家银行的电话营销活动的相关数据，记录了2008年5月至2010年11月期间的营销活动。数据集旨在预测客户是否会购买银行的定期存款产品。数据来源于银行的电话营销活动，其中包含了客户的基本信息、与客户的最后一次联系的详细信息、以及社会经济背景等多个方面。数据集提供了两种版本，分别包含所有样本（约41000条记录）和部分样本（约4000条记录），以适应不同计算需求的分析。
数据包含以下字段：
客户数据：
年龄（数值型）
职业（类别型：'admin.', 'blue-collar', 'entrepreneur', 'housemaid', 'management', 'retired', 'self-employed', 'services', 'student', 'technician', 'unemployed', 'unknown'）
婚姻状况（类别型：'divorced', 'married', 'single', 'unknown'，'divorced'包含离婚或丧偶）
教育程度（类别型：'basic.4y', 'basic.6y', 'basic.9y', 'high.school', 'illiterate', 'professional.course', 'university.degree', 'unknown'）
是否有违约信用（类别型：'no', 'yes', 'unknown'）
是否有住房贷款（类别型：'no', 'yes', 'unknown'）
是否有个人贷款（类别型：'no', 'yes', 'unknown'）
与当前营销活动最后一次联系相关：
联系方式（类别型：'cellular', 'telephone'）
月份（类别型：'jan', 'feb', 'mar', …, 'nov', 'dec'）
星期几（类别型：'mon', 'tue', 'wed', 'thu', 'fri'）
联系时长（秒，数值型）。重要提示：此属性对输出目标有很大影响（例如，如果duration=0，则y='no'）。但是，在进行呼叫之前，duration是未知的。此外，在通话结束后，显然已知y。因此，此输入仅应用于基准测试，如果目的是建立一个现实的预测模型，则应将其丢弃。
其他属性：
活动次数：在本次活动中，针对该客户进行的联系次数（数值型，包括最后一次联系）
pdays：在上次活动中联系客户后经过的天数（数值型；999表示客户之前未被联系）
previous：在本次活动之前，针对该客户进行的联系次数（数值型）
poutcome：上次营销活动的结果（类别型：'failure', 'nonexistent', 'success'）
社会和经济背景属性：
emp.var.rate：就业变动率 - 季度指标（数值型）
cons.price.idx：消费者物价指数 - 月度指标（数值型）
cons.conf.idx：消费者信心指数 - 月度指标（数值型）
euribor3m：3个月期欧洲银行间同业拆借利率 - 每日指标（数值型）
nr.employed：雇员人数 - 季度指标（数值型）
输出变量（目标）：
y：客户是否购买了定期存款？（二元：'yes', 'no'）
数据用途概述：
该数据集适用于客户购买行为预测、市场营销活动效果评估、银行客户细分等多种应用场景。研究人员可以利用此数据构建预测模型，预测客户是否会购买定期存款，从而优化营销策略。此外，数据集还可以用于分析不同客户群体对产品的接受程度，帮助银行制定更具针对性的营销方案。 数据集也适用于机器学习模型的训练和测试，例如分类算法，用于预测客户购买行为。
