银行营销客户数据分析数据集BankMarketingCustomerDataAnalysis-mejbahahammad
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 信用风险, 市场营销, 客户细分, 决策树, 逻辑回归, 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相关数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可以推断为银行营销活动的历史记录。
地理范围：数据主要来自葡萄牙的银行客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信贷情况、账户余额、是否有房贷、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系时间、联系时长、联系次数、与前次活动联系的天数、前次活动结果等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含bank.csv和bank-full.csv两个文件，其中bank-full.csv为完整数据集，bank.csv为数据集的子集，便于进行数据分析和建模。数据集中“y”列为目标变量，表示客户是否成功订阅了定期存款。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库。该数据集已被广泛用于银行营销相关的研究。
该数据集适合用于客户行为分析、信用风险评估、市场营销策略优化等领域。
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，例如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理、精准营销、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，优化产品推荐，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、商业分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式，掌握数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动结果之间的关系，构建预测模型，从而实现精准营销和风险管理目标。
