银行营销客户电话呼叫预测数据集BankMarketingCallPredictionDataset-uday2112
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 电话呼叫, 预测模型, 客户细分, 营销策略, 机器学习, 数据挖掘
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，记录了客户在电话呼叫中的相关信息以及是否成功认购定期存款的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要反映葡萄牙地区的客户行为特征。
数据维度：数据集包括客户的个人信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、与营销活动相关的属性（如联系方式、联系月份、联系天数、通话时长、活动次数等）、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、3个月欧元银行同业拆借利率、就业人数等）以及目标变量“y”（表示客户是否成功认购定期存款，yes/no）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于银行营销活动记录，经过了初步的预处理，例如对缺失值进行处理。
该数据集适用于银行客户行为分析、营销效果评估以及客户认购预测等研究。
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）、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，提高营销活动的转化率，优化资源配置。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模技术。
此数据集特别适合用于探索客户特征与认购行为之间的关系，构建预测模型，并评估不同营销策略的效果，从而帮助金融机构提升营销效率和客户满意度。
