银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-gaamoucimohamed
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, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 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：数据未明确标明时间，但可推断为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要涉及葡萄牙地区的客户。
数据维度：数据集包含20个字段，包括客户年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、最后一次联系的时间、营销活动时长、活动次数、联系前天数、联系结果、就业率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数以及客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便数据分析和建模。数据还包括bank-names.txt，提供了字段的详细描述。
该数据集适用于客户行为分析、市场营销策略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、客户关系管理等领域的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估、客户细分研究等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提升盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训素材，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营销活动结果之间的关系，帮助用户实现客户流失预警、个性化产品推荐等目标。
