银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-rajeevsinghsisodiya
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 预测模型, 分类分析, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估
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数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况，以及客户是否成功订阅定期存款产品的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但可以推断为银行营销活动期间。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要针对葡萄牙地区的客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、联系月份、联系星期几、联系时长、联系次数、之前的联系情况、之前的市场活动结果、就业变化率、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、就业人数等特征，以及目标变量“y”，表示客户是否订阅定期存款。
数据格式：CSV格式，文件名为databankdata.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于银行的营销活动记录，已进行标准化处理，并匿名化处理以保护客户隐私。该数据集适合用于客户行为分析、营销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：适用于金融领域、市场营销和数据挖掘的学术研究，例如客户细分、行为预测、营销策略优化等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销活动、风险评估和产品推荐等方面。
决策支持：支持银行制定个性化的营销策略，优化客户服务，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的辅助材料，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影响客户订阅定期存款的因素，构建预测模型，帮助银行提高营销活动的成功率。
