银行营销客户数据预测数据集BankMarketingCustomerDataPrediction-hamzahdabool
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 客户画像, 市场营销, 客户流失, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户数据，记录了银行营销活动的相关信息，旨在预测客户是否会订阅定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构，反映了当地的客户特征和市场环境。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度）、与银行的联系方式（如联系方式、月份、星期几）、客户的贷款和信用信息（如是否有违约、是否有住房贷款、是否有个人贷款）、与先前营销活动的关系（如活动时长、活动次数、联系天数、之前的联系结果）以及外部环境因素（如就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数）和目标变量（y，表示客户是否订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于银行营销活动记录，已进行脱敏处理。该数据集适用于客户行为分析、预测模型构建和市场营销策略研究。
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：适用于市场营销学、金融学等领域的学术研究，如客户细分、客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理（CRM）、精准营销、风险管理和产品推荐等。
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：作为数据挖掘、机器学习、商业分析等课程的实训素材，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营销活动之间的关系，预测客户是否会订阅定期存款，从而帮助银行优化营销策略，提升客户满意度和盈利能力。
