银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-alanovaibek
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, 客户画像, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 分类
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的客户营销活动相关数据，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：数据记录的时间范围为2008年5月至2010年11月。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、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、与之前的营销活动联系的天数、之前的营销活动结果等，以及客户是否订阅了定期存款产品（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场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、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户定向营销、风险评估、产品推荐等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务流程，提高客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员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产品行为的因素，帮助用户构建预测模型，优化营销决策。
