银行营销电话客户行为预测数据集BankMarketingCall-centerCustomerBehaviorPrediction-jonathanlicis
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 电话营销, 二分类, 机器学习, 客户画像, 预测模型, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户营销活动数据，记录了与客户沟通相关的各种信息，旨在预测客户是否会订阅定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从月份信息推测可能为某年内的营销活动记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构。
数据维度：数据集包含了客户的个人信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款等）、与营销活动相关的沟通信息（如联系方式、月份、星期几、通话时长、活动次数等），以及宏观经济指标（如就业变化率、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）和目标变量（客户是否订阅定期存款，y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步清洗和标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和风险评估等领域。
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：适用于市场营销、金融工程、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户细分、营销活动效果评估、预测模型构建等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险控制等领域。
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，提高营销活动的投资回报率。
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分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与订阅行为之间的关联性，构建预测模型，以提升营销活动的效率和精准度，实现客户价值的最大化。
