银行定期存款营销客户行为数据集BankTermDepositMarketingCustomerBehaviorData-saadawadh
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 营销分析, 银行, 预测模型, 客户细分, 市场营销, 金融, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户对定期存款的订阅情况以及相关的客户特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2020年。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但可推测为银行的客户数据。
数据维度：数据集包括客户的年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（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）、最后一次联系的日期（day, month）、通话时长（duration）、活动期间联系客户的次数（campaign）以及客户是否订阅定期存款（y）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为term-deposit-marketing-2020.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行结构化处理，方便用户进行数据分析和建模应用。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估、客户细分以及构建预测模型。
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：适用于银行客户行为分析、市场营销策略研究、客户流失预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险评估等领域。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为金融、市场营销、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为与营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与定期存款订阅之间的关系，帮助用户优化营销策略，提高营销活动的转化率。
