银行客户定期存款预测数据集BankCustomerTermDepositPrediction-jainpooja
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 定期存款, 预测模型, 客户画像, 营销策略, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息和定期存款认购情况，用于预测客户是否会认购定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，推测为一段时间内客户的静态信息和营销活动记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，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、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、当月日期、月份、最后联系时长、活动期间联系次数、上次活动后经过的天数、上次活动联系次数、上次活动结果以及客户是否认购定期存款等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含Train_eP48B9k.csv, SampleSubmission_XkIpo3X.csv, Test_jPKyvmK.csv三个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行客户信息和营销活动记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和预测模型的构建。
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：适用于金融领域客户行为分析的研究，如客户细分、流失预测、营销活动效果评估等。
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、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化产品推荐，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实践案例，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响客户定期存款认购的关键因素，帮助用户优化营销策略，提高营销活动的转化率。
