银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPredictionDataset-ankeshsingh73
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 市场营销, 客户画像, 预测建模, 机器学习, 客户流失, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、营销活动细节以及客户是否成功订阅了定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内银行营销活动的汇总。
地理范围：数据未限定具体地理位置，通常代表一般银行营销活动场景。
数据维度：数据集包括客户的年龄(age)、职业(job)、婚姻状况(marital)、教育程度(education)、是否有违约记录(default)、是否有住房贷款(housing)、是否有个人贷款(loan)、联系方式(contact)、最后一次联系月份(month)、最后一次联系星期几(day_of_week)、通话时长(duration)、活动期间联系客户的次数(campaign)、上次活动后客户已过去的天数(pdays)、在本次活动之前的联系次数(previous)、上次营销活动的结果(poutcome)、就业变化率(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)、就业人数(nr.employed)以及客户是否订阅定期存款(y)。
数据格式：CSV格式，文件名为BankData.csv，适用于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的银行营销数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略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、金融学、行为经济学等领域的学术研究，例如分析影响客户订阅定期存款产品的关键因素，构建客户流失预测模型等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，用于优化营销活动，提高客户转化率，降低客户流失风险。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，实现个性化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式，掌握预测建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户购买决策的因素，构建预测模型，帮助银行优化营销策略，提升盈利能力。
