印度数字服务营销案例研究数据集1963-2021
数据来源：互联网公开数据
标签：数字服务,营销分析,社会经济背景,客户行为,预测模型,市场趋势
数据概述：
本数据集包含了印度某数字服务提供商的一项营销活动的详细信息，记录了41,188条客户记录和20个输入变量，以及一个输出变量，旨在预测客户是否会订阅提供的服务。数据集涵盖了客户的基本信息、上次接触的具体情况以及其他社会经济背景变量，为营销案例研究提供了丰富数据基础。
数据用途概述：
该数据集适用于营销预测分析、客户行为研究、市场趋势分析等多种场景。研究人员可以利用此数据进行二元分类任务，预测客户订阅服务的可能性；营销机构可以借助数据优化营销策略；政策制定者可以基于数据评估市场支持政策的有效性。此外，数据集也适合用于教育培训，帮助学习者理解数字服务营销的动态发展规律。
举例：
输入变量包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用状况、住房贷款状况等基本信息；还包括最后一次接触的类型、月份、星期几、持续时间等与当前营销活动相关的变量；以及其他如联系次数、上次接触后的天数、上一次营销活动的结果等其他属性；最后，数据集还包含了季度就业变化率、月度消费者价格指数、月度消费者信心指数、每日欧元短期利率（3个月）及季度员工数量等社会经济背景变量。
目标变量为二元分类任务，预测客户是否订阅服务（变量 y）。数据集中存在部分缺失值，标记为“未知”，可用于数据清理和填补技术的应用。
在创建虚拟环境时，建议创建一个基于Python 3.11的conda环境，并使用以下命令安装requirements.txt中的依赖包：
conda install yes file requirements.txt
