客户银行定期存款预测数据集CustomerBankTermDepositPrediction-jpsama
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 存款预测, 机器学习, 分类模型, 客户画像, 市场分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的基本信息、联系方式、以及银行定期存款的相关情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但涵盖了多种客户职业、婚姻状况、教育程度等，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括30多个字段，涵盖了客户的职业、教育程度、婚姻状况、年龄、余额、联系方式（如手机）、上次联系时间、联系次数、以及是否成功订阅定期存款等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为 dataset.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的金融或市场营销数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、行为预测、风险评估等方面的研究与分析。
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：适用于金融领域、市场营销和客户关系管理等方面的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户细分、定向营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略、优化客户服务，提升客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和金融风险。
此数据集特别适合用于预测客户是否会订阅银行定期存款，帮助用户优化营销策略，提高营销活动的成功率。
