银行客户存款预测数据集BankCustomerDepositPrediction-shayali
数据来源：互联网公开数据
标签：银行, 客户行为, 存款预测, 信用风险, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的基本属性和存款情况，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：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但数据特征与银行客户行为相关。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户年龄（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）、最后一次联系日（day）、最后一次联系月（month）、最后一次联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后经过的天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上次活动结果（poutcome）和是否存款（deposit，1表示存款，0表示未存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bankcsv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于银行客户信息，已进行匿名化处理。该数据集适合用于客户行为分析、信用风险评估和营销策略优化。
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：适用于金融领域和机器学习交叉学科的研究，如客户细分、流失预测、个性化营销等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持银行进行客户存款预测，优化营销策略，提高营销效率和客户满意度。
教育和培训：作为金融数据分析、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和建模技术。
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，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升客户满意度。
