银行业务营销客户特征数据集BankingMarketingCustomerFeatures-ginantiriski

数据来源：互联网公开数据

标签：银行, 客户, 营销, 行为分析, 客户细分, 预测, 机器学习, 金融

数据概述：该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、信用情况、以及是否成功购买了定期存款产品。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：数据未明确标注地区，但根据字段内容推测，可能来自欧洲或北美等地区。数据维度：包括年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、余额、是否有房贷、是否有贷款、联系方式、最后一次联系时间（日、月）、通话时长、联系次数、上次活动后的天数、之前的联系次数、上次市场活动的结果以及是否购买定期存款等字段。数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，易于进行数据分析和建模。来源信息：该数据集可能来源于公开的银行营销活动数据集，已进行匿名化处理，用于预测客户购买定期存款的行为。该数据集适合用于客户细分、营销活动效果评估、以及构建预测客户购买行为的模型。

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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，例如客户行为分析、营销策略优化等。行业应用：可以为银行业务、金融科技公司提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险评估等方面。决策支持：支持银行等金融机构的营销策略制定，例如优化营销活动的客户选择、提高营销活动的转化率。教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。此数据集特别适合用于探索客户特征与购买行为之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提升客户满意度等目标。