银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-noir1112
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 营销预测, 银行数据, 客户画像, 信用风险, 客户流失, 分类模型, 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多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：数据未标明具体时间，但包含了月份信息，可以推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构，主要反映了当地的客户特征。
数据维度：数据集包括年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、账户余额、是否有房贷、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系日期、联系时长、联系次数、与上一次活动的间隔天数、历史活动次数、上一次活动结果以及客户是否订阅定期存款（y）等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，数据结构清晰，便于进行统计分析和机器学习建模。
该数据集适用于客户行为分析、营销活动效果评估和客户流失预测等研究。
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：适用于金融行业客户行为分析、营销策略优化、客户细分以及风险评估等方面的学术研究。
行业应用：为银行、保险等金融机构提供数据支持，用于客户关系管理（CRM）、个性化营销、信用风险评估和客户流失预测。
决策支持：支持金融机构制定数据驱动的营销策略，优化客户服务，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：可作为金融数据分析、机器学习、数据挖掘等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
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，预测客户是否会订阅定期存款，从而帮助企业制定更有效的营销策略，提升客户满意度。
