潜在客户评分市场营销数据集LeadScoringMarketingDataset-dev1313
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 市场营销, 潜在客户, 客户行为分析, 转化预测, 数据挖掘, 机器学习, 销售预测
数据概述：
该数据集包含来自市场营销活动的数据，记录了潜在客户（Leads）的详细信息和行为特征，用于预测客户转化和评估市场营销效果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内的市场营销活动数据。
地理范围：数据可能主要来自印度市场，因为部分客户的国家信息为“India”。
数据维度：数据集包括“Prospect ID”（潜在客户唯一标识）、“Lead Number”（线索编号）、“Lead Origin”（线索来源）、“Lead Source”（线索渠道）、“Do Not Email”（是否禁止邮件）、“Do Not Call”（是否禁止电话）、“Converted”（是否转化）、“TotalVisits”（总访问次数）、“Total Time Spent on Website”（在网站上花费的总时间）、“Page Views Per Visit”（每次访问的页面浏览量）、“Last Activity”（最后一次活动）、“Country”（国家）、“Specialization”（专业）、“How did you hear about X Education”（如何得知X教育）、“What is your current occupation”（当前职业）、“What matters most to you in choosing a course”（选择课程时最看重什么）、“Search”（搜索）、“Magazine”（杂志）、“Newspaper Article”（报纸文章）、“X Education Forums”（X教育论坛）、“Newspaper”（报纸）、“Digital Advertisement”（数字广告）、“Through Recommendations”（通过推荐）、“Receive More Updates About Our Courses”（接收更多关于我们课程的更新）、“Tags”（标签）、“Lead Quality”（线索质量）、“Update me on Supply Chain Content”（更新供应链内容）、“Get updates on DM Content”（获取DM内容更新）、“Lead Profile”（线索资料）、“City”（城市）、“Asymmetrique Activity Index”（Asymmetrique活动指数）、“Asymmetrique Profile Index”（Asymmetrique资料指数）、“Asymmetrique Activity Score”（Asymmetrique活动分数）、“Asymmetrique Profile Score”（Asymmetrique资料分数）、“I agree to pay the amount through cheque”（我同意通过支票支付）、“A free copy of Mastering The Interview”（免费获得面试精通指南）、“Last Notable Activity”（最后一次显著活动）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Leads.csv，便于数据分析和建模。数据集中包含了结构化的客户信息和行为数据。
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：适用于市场营销、客户关系管理（CRM）和销售预测领域的学术研究，如潜在客户转化预测、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为市场营销部门、销售团队和教育机构提供数据支持，特别是在潜在客户评分、市场营销活动效果评估、个性化营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业优化市场营销预算分配、改进客户获取策略、提高销售转化率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为模式和营销策略。
此数据集特别适合用于探索影响潜在客户转化的关键因素，构建预测模型，优化营销活动，从而提高销售业绩和投资回报率。
