银行营销客户行为预测数据集BankMarketingClientBehaviorPrediction-smeyra
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, 客户关系管理, 数据挖掘, 机器学习, 银行金融
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：数据未明确标注具体时间范围，但可推测为某段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行，覆盖葡萄牙地区。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖客户人口统计学特征（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、客户账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与银行的联系方式（如联系方式类型、最后一次联系时间等）、营销活动相关信息（如联系时长、联系次数、上次联系后的天数、上次营销活动结果等）以及客户是否订阅了定期存款（y，作为目标变量）。
数据格式：CSV格式，包括bank.csv和bank-full.csv两个文件，便于数据分析和建模。bank-names.txt文件提供了字段的详细描述。
来源信息：数据来源于公开的银行营销数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估以及客户流失预测等研究。
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：适用于市场营销、客户关系管理和金融领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和金融风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
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，帮助用户实现客户行为预测、营销活动优化等目标。
