银行营销客户存款预测数据集BankMarketingDepositPrediction-amirabenmoussa
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为分析, 存款预测, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及是否成功存款的记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可理解为一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构的客户数据，主要针对葡萄牙地区。
数据维度：数据集包含17个字段，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)、通话时长(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)。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行数据整理和清洗。
该数据集适合用于客户行为分析、存款预测、营销活动效果评估等领域。
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、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理(CRM)、风险评估、个性化营销等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化资源分配，提升客户转化率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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影响客户存款行为的因素，构建预测模型，帮助提升银行营销的精准度和效率。
