银行营销客户存款预测数据集BankMarketingDepositPrediction-dhivyasekar
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, 机器学习, 数据挖掘, 分类模型, 市场营销, 客户画像
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、与银行的互动以及存款情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为银行营销活动的记录。
地理范围：数据来源未明确，但可以推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包含16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）、月份（month）、通话时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后经过的天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上次市场活动的沟通结果（poutcome）以及客户是否存款（deposit）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于银行客户营销活动记录，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、存款预测建模和市场营销策略优化。
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：适用于金融领域的研究，如客户细分、行为分析、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行和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、精准营销等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化产品推荐，提升客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为金融数据分析和机器学习课程的辅助材料，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客户特征与存款行为之间的关系，帮助用户实现提升营销效率、优化客户服务的目标。
