银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-suryadeepti
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, 客户细分, 预测模型, 市场营销, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的营销活动相关数据，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范围，但包含了月份信息，可推断为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行的客户，地理范围限定在葡萄牙地区。
数据维度：数据集包含客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有信用违约、账户余额、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（日、月）、通话时长、在本次营销活动中的联系次数、上次活动后的天数、上次活动后的联系次数、上次活动的结果等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测建模。
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、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行业、金融机构提供数据支持，特别是在精准营销、客户挽留、风险评估等方面。
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：作为机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为模式和预测方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提高营销活动的效率和效果。
