银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-leilacearley
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, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 银行
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了与客户相关的各种属性以及他们是否订阅了定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段和内容，可能来源于某个特定地区或国家。
数据维度：包括年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、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、活动期间联系次数、上次活动后经过的天数、上次活动前的联系次数、上次活动的结果、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、以及客户是否订阅定期存款（目标变量）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-marketing-dataset.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于银行营销活动，已进行匿名化处理，确保客户隐私。该数据集特别适合用于客户行为分析和预测建模。
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、行为预测、营销活动效果评估等。
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、营销策略优化、风险评估等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，提高营销活动的转化率和客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的教学案例，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客户特征与订阅定期存款之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提高银行盈利能力。
