银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-fominmax
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 客户画像, 机器学习, 市场营销, 客户流失, 数据挖掘
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、与营销活动的互动情况以及最终是否成功订阅了定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含“month”（月份）和“day_of_week”（星期几）字段，暗示了营销活动的时间特征。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从特征和数据内容推测，可能来源于欧洲地区的银行。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系月份、最后一次联系星期几、联系次数、上次联系天数、上次联系结果、就业变动率、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、就业人数等多个维度的数据，以及目标变量“y”，表示客户是否订阅了定期存款产品（“yes”或“no”）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing2.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估、客户流失预测等相关研究。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略优化、风险管理等领域。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、提高客户留存率和提升盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户行为预测和营销活动分析。
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，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
