客户转化预测数据集CustomerConversionPredictionDataset-shubhamkalme
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 营销预测, 用户画像, 客户转化, 机器学习, 二分类, 电话营销, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含客户信息和电话营销活动结果，记录了客户的基本属性、联系方式和转化结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一次营销活动或一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未限定地理范围，可推测为某个特定或多个地区的客户群体。
数据维度：数据集包括客户年龄（age），职业（job），婚姻状况（marital），教育程度（education_qual），联系方式（call_type），最后一次联系日期（day, mon），通话时长（dur），联系次数（num_calls），上次营销活动结果（prev_outcome）以及是否成功转化为客户（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer Conversion Prediction - Customer Conversion Prediction.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于客户转化预测分析。
该数据集适合用于客户行为分析、营销效果评估和客户转化预测等研究。
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、客户关系管理和数据挖掘领域的学术研究，如客户细分、转化预测模型构建、营销活动效果评估等。
行业应用：为金融、保险、电信等行业提供数据支持，特别是在客户获取、客户挽留、个性化营销等方面。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略、优化客户服务流程，提升客户转化率和客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和市场营销课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握客户行为分析和预测建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户转化的关键因素，构建预测模型，从而优化营销策略，提高营销活动的效率和效果。
