葡萄牙银行营销客户数据分析数据集PortugueseBankMarketingCustomerDataAnalysis-selvanig
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 市场营销, 客户画像, 预测模型, 行为分析, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但从变量如“month”（月份）和“day_of_week”（星期几）推断，数据可能涵盖一段时间内的营销活动。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行的客户，侧重于葡萄牙本土市场。
数据维度：数据集包含客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、联系月份、联系星期几、联系时长、联系次数、与上一次联系的时间间隔、之前的联系次数、上一次联系的结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数等多种属性，以及客户是否成功订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，主要文件为bank-additional.csv和bank-additional-full.csv，便于数据分析和建模。bank-additional-names.txt提供了字段的详细描述。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行初步的清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测、个性化推荐等方面的研究和应用。
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、金融学、行为经济学等领域的学术研究，如客户生命周期价值分析、营销策略优化、客户行为模式分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供客户行为分析和营销决策支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险管理等领域。
决策支持：支持银行优化营销策略，提高营销活动的转化率和客户满意度，实现业务增长。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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特征与营销活动结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升客户参与度和满意度。
