葡萄牙银行定期存款客户预测数据集2011-2014-thedevastator
数据来源：互联网公开数据
标签：葡萄牙银行,定期存款,客户预测,市场营销,客户行为分析,机器学习,数据科学,金融营销,客户细分,客户转化
数据概述：
本数据集来源于一家葡萄牙银行的直销营销活动，旨在识别可能订阅定期存款的客户，以最大化客户转化率。该银行通过电话营销收集了个体客户的多种特征信息，包括年龄、职业类型、婚姻状况、教育水平、信用违约历史以及银行账户余额等，以了解这些因素如何影响客户的订阅意愿。数据集详细记录了客户接触的日期和通话时长，有助于分析客户对定期存款套餐的兴趣。此外，数据集还包含了与同一客户之前的营销活动结果，作为特征之一。通过这些数据，可以学习哪些因素能提高客户订阅定期存款的可能性，从而优化营销策略。
数据用途概述：
该数据集适用于银行市场营销策略的研究和优化，帮助理解客户订阅行为，并预测潜在客户的订阅倾向。研究人员和市场营销人员可以利用该数据集进行分类和预测建模，分析哪些客户特征与较高的订阅率相关，并据此优化营销策略。此外，该数据集还可以用于客户细分，根据不同客户群体的特征制定更加个性化的营销方案，提高客户转化率。数据集还适用于大规模的成本优化措施，如搜索引擎营销，通过分析不同人群的偏好模式来即时制定市场决策。
数据集包含两个文件：train.csv和test.csv，每个文件都包含以下字段：
- age：客户年龄（整数）
- job：客户职业类型（字符串）
- marital：客户婚姻状况（字符串）
- education：客户教育水平（字符串）
- default：客户是否有信用违约（布尔值）
- balance：客户银行账户余额（整数）
- housing：客户是否有住房贷款（布尔值）
- contact：接触客户的方式（字符串）
- day：客户被联系的星期几（整数）
- month：客户被联系的月份（字符串）
- duration：与客户通话的持续时间（整数）
- campaign：本次营销活动期间及之前的联系次数（整数）
- pdays：自上次营销活动以来客户被联系的天数（整数）
- poutcome：上次营销活动的结果（字符串）
本数据集的使用无需任何特定许可，遵循CC0 1.0 Universal (CC0 1.0) - 公共领域授权协议，可以自由复制、修改、分发和表演，包括用于商业目的。如果在研究中使用了本数据集，请务必注明数据来源。
