银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingCustomerSubscriptionPredictionDataset-marcelorezende
数据来源：互联网公开数据
标签：营销预测, 客户分析, 银行, 客户流失, 机器学习, 预测建模, 市场营销, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的个人信息、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：数据未明确标明时间范围，但从月份信息推测为某一年内的数据。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但从变量特征推测可能来源于欧洲地区银行。
数据维度：数据集包括客户的年龄（AGE）、职业（JOB）、婚姻状况（MARITAL_STATUS）、教育程度（EDUCATION）、是否有违约记录（DEFAULT）、是否有住房贷款（HOUSING）、是否有个人贷款（LOAN）、联系方式（CONTACT）、联系月份（MONTH）、联系星期几（DAY_OF_WEEK）、通话时长（DURATION）、联系次数（CAMPAIGN）、上次联系后经过的天数（PDAYS）、上次联系之前的联系次数（PREVIOUS）、上次联系结果（POUTCOME）、就业变动率（EMP_VAR_RATE）、消费者物价指数（CONS_PRICE_IDX）、消费者信心指数（CONS_CONF_IDX）以及是否订阅定期存款（SUBSCRIBED）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Marketing.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于银行营销活动记录，经过了整理和匿名化处理。
该数据集适合用于预测客户是否会订阅定期存款产品，以及分析影响订阅行为的因素。
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：适用于银行营销、客户关系管理、客户流失预测等相关领域的学术研究，如客户行为分析、营销策略优化等。
行业应用：可为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在预测客户订阅、个性化营销推荐、客户细分等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化资源分配，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和预测建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅行为的因素，构建预测模型，并评估不同营销策略的效果，从而帮助金融机构优化营销活动，提升客户满意度和忠诚度。
