银行营销客户行为预测数据集BankingMarketingCustomerBehaviorPrediction-markkitur
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, 机器学习, 数据挖掘, 客户流失
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，记录了客户在银行营销活动中的行为表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推测为银行营销活动期间的数据快照。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，代表了特定地区的客户行为。
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、教育程度等）、客户账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与客户的联系方式（如联系方式类型、联系日期、联系时长等）、以及营销活动的结果（客户是否订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，包含bank.csv、bank-full.csv和bank-additional.csv三个文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和客户流失预测。
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、客户关系管理和行为经济学等领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销策略优化等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，尤其在客户关系管理、个性化营销、风险控制等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行等金融机构制定更有效的营销策略，提高营销活动的转化率，降低客户流失率，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测模型。
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，优化营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
