银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-sonujha090
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, 客户画像, 机器学习, 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的客户营销活动数据，记录了客户的基本信息、与营销活动的互动情况以及最终是否成功认购产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以推断为一段时间内的客户营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，主要针对该银行的客户群体。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（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、上一次营销活动的结果（poutcome）、本次营销活动的各项指标（如联系时长、联系次数等）以及客户是否成功认购产品（y）。
数据格式：CSV格式，包括bank.csv和bank-full.csv两个文件，都包含了相同的数据字段，前者是较小的数据集，后者是完整数据集，方便用于快速实验和大规模模型训练。
来源信息：数据来源于UCI机器学习数据库，经过了匿名化处理，用于研究和建模。
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相关研究。
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、数据挖掘等领域的学术研究，例如客户细分、营销活动效果评估、用户画像构建等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理、精准营销、风险控制等方面提供决策依据。
决策支持：支持银行优化营销策略，提高营销活动的转化率，以及预测客户流失风险。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，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客户的特征与产品认购之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化营销策略，提升客户满意度和忠诚度。
