客户银行定期存款预测数据集CustomerBankTermDepositPrediction-arun0309
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 存款预测, 客户画像, 营销策略, 二分类, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含客户银行定期存款的相关信息，记录了客户的基本属性、联系方式以及存款结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，推测为银行客户数据。
数据维度：数据集包括11个字段，涵盖客户年龄(age)、职业(job)、婚姻状况(marital)、教育程度(education_qual)、联系方式(call_type)、联系日期(day)、联系月份(mon)、联系时长(dur)、联系次数(num_calls)、前次联系结果(prev_outcome)，以及目标变量——是否定期存款(y)。
数据格式：CSV格式，文件名为final.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行客户行为记录，已进行匿名化处理。该数据集适用于客户行为分析、营销策略研究和预测模型构建。
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：适用于客户行为分析、市场营销、金融风控等领域的研究，如客户细分、流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可为银行业提供数据支持，尤其是在客户关系管理(CRM)、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更加精准的营销策略、优化客户服务流程，提高客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融领域课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与定期存款意愿之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略。
