银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-tonyjxc522
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 市场营销, 客户画像, 信用风险, 客户流失, 数据挖掘, 机器学习
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，记录了与客户相关的各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，但包含月份信息，可推断为一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，代表特定地区的客户群体特征。
数据维度：数据集包括年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系的日期、联系时长、联系次数、上次活动后的天数、上次活动之前的联系次数、上次活动的结果以及客户是否订阅定期存款（目标变量）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模处理。
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。
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：适用于市场营销学、行为金融学等领域的学术研究，如客户细分、营销策略优化、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险评估等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行等机构制定营销策略、优化客户服务、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、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深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与订阅定期存款之间的关联关系，帮助用户实现精准营销、提高营销转化率等目标。
