银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-vinayaksonawane
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, 市场营销, 客户关系管理, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行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：数据未明确标注时间，但基于营销活动背景，可推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行客户。
数据维度：数据集包含多个字段，如客户年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、是否有房贷（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）、过去联系天数（pdays）、之前联系次数（previous）、过去联系结果（poutcome）、雇佣变化率（emp_var_rate）、消费者物价指数（cons_price_idx）、消费者信心指数（cons_conf_idx）、欧洲银行间同业拆借利率（euribor3m）、雇员人数（nr_employed）以及客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，包含bank_additional.csv 和 bank_additional_full.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的银行营销数据集，已进行预处理，适合用于分类预测任务。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测建模。
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、金融机构提供数据支持，特别是在客户流失预测、交叉销售、精准营销方面。
决策支持：支持企业制定数据驱动的营销策略，提升营销活动的ROI（投资回报率）。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实践案例，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，帮助用户预测客户是否会订阅定期存款，从而优化营销策略。
