银行营销客户存款预测数据集BankMarketingCustomerDepositPrediction-linhbngo
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 存款预测, 客户画像, 机器学习, 分类模型, 数据挖掘, 市场营销
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、联系方式、以及是否成功存款的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的静态客户行为记录。
地理范围：数据来源于银行营销活动，未明确具体地理位置，但可推测为面向特定客户群体。
数据维度：数据集包括客户的年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系的日期（day, month）、联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）、以及客户是否存款（deposit）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源为公开数据集，已进行初步处理，例如缺失值处理和变量编码。
该数据集适合用于客户行为分析、存款预测模型构建、以及市场营销策略评估。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，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、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销活动、风险评估等方面。
决策支持：支持银行进行客户存款预测，优化营销资源分配，提高营销活动的效率和ROI。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响客户存款行为的关键因素，构建预测模型，优化营销策略，实现客户价值最大化。
