银行业务营销客户数据集BankingMarketingCustomerDataset-kevalm
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 营销预测, 客户细分, 银行, 客户行为分析, 机器学习, 预测建模, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自 UCI 机器学习库的银行业务营销客户数据，记录了银行客户的基本信息和营销活动响应情况。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集，用于分析客户行为模式。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据集的来源和字段内容，推测可能来源于欧洲或北美地区的银行。
数据维度：数据集包含17个字段，包括客户的人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录等）、账户信息（如余额、是否有房贷、是否有贷款等）、联系方式、最后一次营销活动相关信息（如联系时间、联系次数、联系时长、与前次营销活动联系的天数、前次营销活动结果等）以及客户是否订阅了定期存款产品（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测建模等领域。
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、市场营销策略、客户细分、流失预测等领域的研究。可用于探索客户特征与营销活动响应之间的关系。
行业应用：为银行、金融机构提供客户行为分析、营销活动优化、风险管理等方面的支持。
决策支持：支持银行制定更有针对性的营销策略、优化客户服务流程、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款产品（或其他金融产品）的因素，预测客户响应，以及优化营销活动的效率。
