银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-vladgagarin
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机构的营销活动数据，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，可推测为某一时间段内的数据快照。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构，主要反映当地的客户行为。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、联系月份、联系星期几、联系时长、联系次数、之前联系的天数、之前联系的次数、之前联系的结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月的欧洲银行同业拆借利率、就业人数变化以及客户是否成功订阅定期存款等变量。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full(1).csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步处理，但可能需要进一步清洗和特征工程。
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模型构建。
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、客户关系管理和金融领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在制定营销策略、提升客户满意度、优化产品推荐等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行的风险管理、客户价值评估和个性化营销策略的制定。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和市场营销课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销活动。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款的关键因素，帮助用户优化营销策略，提高营销活动的成功率。
