银行客户营销预测数据集BankCustomerMarketingPredictionDataset-joaopauloleles
数据来源：互联网公开数据
标签：客户营销, 银行, 客户行为, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 金融, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自银行客户营销活动的数据，记录了客户的基本信息、与银行的交互记录以及营销活动的结果。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：数据未明确标注地理范围，可能来自特定银行的客户数据。
数据维度：包括客户年龄、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、前次联系天数、前次联系结果等多个维度，以及客户是否参与了营销活动（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bankcsv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于joaopauloleles-bank123，已进行原始数据收集与整合。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测模型的构建。
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：适用于金融行业客户行为分析、营销策略优化等方面的学术研究，例如客户流失预测、交叉销售分析等。
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、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定数据驱动的营销策略、优化客户服务流程、提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生理解客户行为模式，掌握预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动响应之间的关系，帮助用户预测客户参与营销活动的可能性，从而优化营销策略。
