银行定期存款客户订阅预测数据集-shabareesharyan
数据来源：互联网公开数据
标签：银行,定期存款,客户,营销,预测,机器学习,金融,客户行为,订阅,分类
数据概述：
本数据集包含客户的基本信息、与银行的联系方式以及客户是否订阅定期存款的结果。数据来源于银行的营销活动，旨在预测客户是否会订阅定期存款，从而优化营销策略。数据集包含两个文件：train.csv 用于训练模型，test.csv 用于测试模型。
数据字段描述：
ID: 客户唯一标识
age: 客户年龄
job: 客户职业
marital: 客户婚姻状况
education: 客户教育程度
default: 客户是否有信用违约
housing: 客户是否有住房贷款
loan: 客户是否有个人贷款
contact: 联系方式类型
month: 联系月份
day_of_week: 联系的星期几
duration: 联系时长（秒）
campaign: 本次营销活动中联系客户的次数
pdays: 客户上次联系距今的天数
poutcome: 上次营销活动的结果
subscribed: 客户是否订阅定期存款（目标变量）
数据用途概述：
该数据集主要用于构建机器学习模型，预测客户是否会订阅银行的定期存款。预测结果可以帮助银行：
精准营销：针对更有可能订阅的客户进行定向营销，提高营销效率。
客户细分：根据客户特征进行细分，制定个性化的营销方案。
风险管理：识别可能违约的客户，降低风险。
产品优化：根据客户反馈和订阅情况，优化定期存款产品。
数据集适用于客户行为分析、营销策略优化、风险评估等多种场景，为银行的业务决策提供数据支持。
