银行电话推销客户订阅定期存款数据集-2014-joanpau
数据来源：互联网公开数据
标签：银行,电话推销,定期存款,客户数据,社会经济指标,葡萄牙,市场营销,信用评估,贷款状况
数据概述：
本数据集基于UCI的“Bank Marketing”数据集，收录了银行客户在电话推销活动中的信息，并增加了五个新的社会经济特征/属性，这些数据来源于葡萄牙国家银行（Banco de Portugal），包含全国约1000万人口的相关经济指标。数据集涵盖了客户的基本信息、贷款状况、电话联系记录以及社会经济背景等关键要素。
输入变量包括：
1. age（年龄）：客户年龄（数值型）
2. job（职业）：客户职业类型（类别型：管理员、蓝领、企业家、家庭主妇、管理层、退休人员、自营职业者、服务业、学生、技术员、失业人员、未知）
3. marital（婚姻状况）：客户婚姻状况（类别型：离婚或丧偶、已婚、单身、未知）
4. education（教育水平）：客户教育水平（类别型：基础教育4年、基础教育6年、基础教育9年、高中、文盲、专业课程、大学学位、未知）
5. default（信用违约）：客户是否有信用违约记录（类别型：无、有、未知）
6. housing（住房贷款）：客户是否有住房贷款（类别型：无、有、未知）
7. loan（个人贷款）：客户是否有个人贷款（类别型：无、有、未知）
8. contact（联系方式）：最后联系方式（类别型：手机、电话）
9. month（最后联系月份）：最后联系月份（类别型：1月至12月）
10. day_of_week（最后联系星期几）：最后联系星期几（类别型：周一至周五）
11. duration（最后联系时长）：最后联系时长（秒）（数值型）。重要说明：此属性对输出目标影响很大，但如果目标是构建实际预测模型，应忽略此属性。
12. campaign（当前活动联系次数）：当前活动期间与客户联系的次数（数值型）
13. pdays（自上次活动后天数）：自上次活动后与客户联系的天数（数值型；999表示未曾联系过）
14. previous（之前活动联系次数）：之前活动期间与客户联系的次数（数值型）
15. poutcome（之前活动结果）：之前营销活动的结果（类别型：失败、无、成功）
16. emp.var.rate（就业变化率）：季度就业变化率（数值型）
17. cons.price.idx（消费者物价指数）：月度消费者物价指数（数值型）
18. cons.conf.idx（消费者信心指数）：月度消费者信心指数（数值型）
19. euribor3m（欧元区3个月利率）：日度欧元区3个月利率（数值型）
20. nr.employed（员工数量）：季度员工数量（数值型）
输出变量（目标变量）：
21. y（是否订阅定期存款）：客户是否订阅定期存款（二元变量：是、否）
数据用途概述：
该数据集适用于银行市场营销策略评估、客户行为分析、电话推销效果预测、信用风险评估等多种场景。研究人员可利用此数据进行客户细分和行为模式识别；银行可以优化电话推销策略，提高客户转化率；同时，该数据集也可用于教学和学术研究，帮助学习者理解市场营销和客户关系管理的基本原理。
