银行营销客户行为预测数据集BankingMarketingCustomerBehaviorPrediction-shashank3297
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 客户细分, 预测模型, 机器学习, 市场营销, 客户关系管理, 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，记录了与客户相关的各种属性以及客户是否成功订阅定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据月份字段推测，数据可能覆盖数月或数年。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构，反映了葡萄牙地区的客户行为特征。
数据维度：数据集包括客户人口统计信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、银行账户信息（如是否有信用、余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与客户的联系方式（如联系方式、联系日期、联系时长、联系次数等）、以及营销活动的结果（是否订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于分析。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估、客户流失预测等研究，并可应用于数据建模、机器学习等技术。
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：适用于金融领域客户行为分析的学术研究，如客户细分、营销策略优化、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在提升营销效率、优化客户关系管理、预测客户流失等方面。
决策支持：支持银行机构的营销决策制定和客户关系管理策略优化，帮助提升业务绩效。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、市场营销等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户属性与营销活动结果之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化营销策略，提升客户转化率。
