银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-nicfitzgeraldpopp
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 机器学习, 客户画像, 市场营销, 数据挖掘, 客户流失
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动数据，记录了客户在银行营销电话中的相关信息以及是否成功订阅定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但根据数据内容推测为一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据源自葡萄牙银行机构，主要反映葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有信用违约、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、联系月份、联系星期几、通话时长、联系次数、上次联系后的天数、上次营销活动结果、就业变动率、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、就业人数以及客户是否订阅定期存款（y）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，便于数据分析和建模。数据集还包含一个bank-additional-names.txt文件，提供了数据集中各字段的详细描述。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和建立客户流失预测模型。
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、影响客户购买决策的因素分析等。
行业应用：为银行业及金融机构提供数据支持，尤其在制定个性化营销策略、优化客户服务、预测客户流失等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行机构的营销活动规划、客户关系管理优化和风险控制，帮助提升营销效率和客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款产品的因素，以及构建预测模型，帮助金融机构提升营销效果和客户留存率。
