银行客户营销预测数据集BankCustomerMarketingPrediction-nguynlmphngtho
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 营销预测, 银行, 客户行为分析, 机器学习, 分类, 预测建模, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行业务的数据，记录了银行客户的基本信息及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以推测为某一时间段内的数据快照。
地理范围：数据未明确标注具体地域，但可以推测为银行的客户数据。
数据维度：数据集包含17个字段，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）、最后一次联系的时长（duration）、在本次活动中联系客户的次数（campaign）、上次活动后到现在的天数（pdays）、上次活动联系客户的次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否参与了定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为 dataset ngan hang (bank).csv，便于数据分析和建模。
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建模。
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：适用于客户关系管理、市场营销与数据挖掘交叉领域的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行业务提供数据支持，特别是在客户细分、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，提升客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为和营销活动。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销结果之间的关系，帮助用户实现客户行为预测、优化营销策略等目标。
