银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-erenture
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘, 预测模型, 分类任务, 营销策略
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的客户信息和营销结果数据，旨在用于预测客户是否会订阅定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集，用于分析客户行为模式。
地理范围：数据来源未明确，但基于字段内容推测，可能来源于欧洲地区银行的营销活动。
数据维度：数据集包含客户的个人信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录等）、联系方式、上一次营销活动结果、以及本次营销活动的结果（是否订阅定期存款）等字段。
数据格式：CSV格式，包含三个文件：2696_bank-full.csv、CTGAN_train_data-no_encode.csv 和 ctgan_train_data.csv。其中，2696_bank-full.csv 包含原始数据，CTGAN_train_data-no_encode.csv 包含经过预处理的数据，ctgan_train_data.csv 包含经过 CTGAN 生成的数据，用于数据增强。
来源信息：数据来源于公开数据集，其中CTGAN生成的数据可能通过生成对抗网络（GAN）进行处理，用于增加数据集规模。
该数据集适合用于客户行为分析、预测建模和营销策略优化。
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：适用于银行营销、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，例如客户细分、流失预测、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，尤其在制定个性化营销策略、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：支持银行管理层进行决策，如调整营销预算分配、优化营销渠道选择、制定更精准的客户服务方案。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、风险管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销响应之间的关系，以及构建预测模型，帮助用户实现精准营销、提高营销效率和客户转化率。
