银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-rajeshdgr8
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 客户流失预测, 市场营销, 信用风险评估, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘
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对营销活动的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但涵盖了银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙，反映了当地银行客户的行为特征。
数据维度：数据集包括客户年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用违约情况、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、联系时长、联系次数、与前次营销活动联系的天数、此前营销活动的结果等多个维度的数据。
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：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于直接用于分析。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化和信用风险评估等领域的研究。
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：适用于客户行为分析、客户流失预测等学术研究，如构建客户画像、分析影响客户购买行为的关键因素等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在市场营销策略制定、客户关系管理、精准营销等方面。
决策支持：支持银行等金融机构进行风险评估，优化营销活动，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入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的购买意愿与各种因素之间的关系，帮助用户优化营销策略，提高营销活动的有效性。
