银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-roni17
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 客户画像, 预测模型, 机器学习, 市场营销, 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相关数据，记录了银行客户在营销活动中的行为表现，用于预测客户是否会认购定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但可推断为银行在特定时间段内的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要反映葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：数据集包括客户的基本信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、与银行的联系方式、营销活动相关信息（如联系月份、星期几、联系时长、活动次数等）、以及宏观经济指标（如就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月欧元银行同业拆借利率、就业人数等）。目标变量“y”表示客户是否认购定期存款（yes/no）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行营销活动，已进行标准化和清洗处理。该数据集适用于客户行为分析和预测建模。
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（CRM）等领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户流失预测、个性化营销策略制定、产品推荐等。
决策支持：支持银行决策者进行营销预算分配、优化客户服务流程、提高营销活动ROI。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索客户特征与认购行为之间的关联性，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升客户满意度和银行盈利能力。
