银行客户存款预测数据集BankCustomerDepositPrediction-irfan911
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 存款预测, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习, 二分类, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、历史行为和存款情况，用于预测客户是否会进行定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可以理解为一次营销活动或一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未限定具体地理区域，可视为泛化的银行客户群体。
数据维度：包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系日期、联系时长、联系次数、与上次活动相隔天数、之前的活动次数、上次活动的结果以及是否进行定期存款（deposit）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析与建模处理。数据已进行初步整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于银行客户行为分析、营销活动效果评估以及客户存款预测模型的构建。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、客户生命周期价值分析、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有针对性的营销策略，优化资源分配，提高营销活动的投资回报率（ROI）。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索客户特征与存款行为之间的关系，帮助用户实现客户流失预测、营销活动优化等目标，提升银行的客户服务水平和盈利能力。
