银行客户营销预测数据集BankCustomerMarketingPredictionDataset-usmanghanibawany
数据来源：互联网公开数据
标签：客户营销, 银行, 预测分析, 客户行为, 机器学习, 市场营销, 数据挖掘, 风险评估
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、与营销活动的互动情况以及最终的订阅结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据，用于建模和分析。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为银行客户数据，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，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、最后一次联系的日期（日、月）、联系时长、联系次数、上次活动后的天数、之前联系的次数、上次活动的结果以及客户是否订阅了定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，包含 trainingcsv、samplecsv 和 testingcsv 三个文件，便于进行数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于客户营销活动，经过匿名化处理，用于预测客户是否会订阅定期存款。
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：适用于市场营销、客户关系管理和金融领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销策略优化等。
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、营销活动效果评估、风险管理和个性化服务方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、优化客户服务流程以及提升客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于预测客户是否会订阅定期存款，从而帮助银行优化营销活动，提高转化率和客户满意度。
