银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingClientSubscriptionPrediction-ziyihuang0204
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 订阅预测, 机器学习, 二元分类, 客户画像, 市场营销, 数据挖掘
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、与银行的联系方式以及是否订阅了定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了月份和星期等时间维度，可用于分析时间序列特征。
地理范围：数据来源未明确，但根据字段内容推测可能来自欧洲银行。
数据维度：包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、住房情况、贷款情况、联系方式、月份、星期、联系次数、历史联系次数、上一次联系结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月的欧元银行同业拆借利率、就业人数等多个特征，以及目标变量“subscribed”（是否订阅）。
数据格式：CSV格式，包含bank_train.csv（训练集）和bank_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于银行营销活动，已进行预处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于客户订阅行为预测、客户细分、营销策略优化等相关研究。
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：适用于客户行为分析、营销策略研究等学术研究，如客户流失预测、个性化推荐等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销活动效果评估等领域。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化产品推荐，提升客户转化率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户行为预测的实践应用。
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系，帮助用户构建预测模型、优化营销活动，提升客户满意度和银行盈利能力。
