银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-brtharunkumar
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, 市场营销, 数据挖掘, 客户流失, 机器学习, 商业智能
数据概述：
该数据集包含源于葡萄牙银行机构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：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行的客户。
数据维度：包括客户年龄、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、前次联系天数、前次联系结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月欧元区银行同业拆借利率、就业人数变动率以及客户是否订阅定期存款等多项指标。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化和客户流失预测等领域。
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、行为模式分析、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略制定、风险控制等方面。
决策支持：支持银行等机构制定更有效的营销策略、优化客户服务流程、预测客户流失风险。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、商业智能等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动结果之间的关系，预测客户是否会订阅定期存款，从而帮助银行优化营销策略，提高客户满意度。
