银行客户营销预测数据集BankingCustomerMarketingPrediction-whoiskk
数据来源：互联网公开数据
标签：客户营销, 银行, 预测, 客户行为, 机器学习, 市场营销, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含银行客户相关的营销活动数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但可推断为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但可推测为某银行的客户数据。
数据维度：数据集包括客户年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最近一次联系月份、最近一次联系的星期几、通话时长、联系次数、上次联系后到现在的天数、之前联系的次数、上次联系的结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数等特征，以及目标变量“y”，表示客户是否订阅了定期存款。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过整理，适用于预测建模任务。
该数据集适合用于银行客户营销效果预测、客户细分和风险评估。
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领域的学术研究，如客户行为分析、营销策略优化、信用风险评估等。
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（CRM）、精准营销、风险管理等领域。
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：作为金融数据分析、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于预测客户对银行营销活动的响应，帮助银行优化营销投入，提高转化率。
