银行客户存款预测数据集BankCustomerDepositPrediction-yarkork
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 存款预测, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 市场分析
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的个人特征和存款行为，用于预测客户是否会进行定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但可以推测为银行的客户数据，可能覆盖特定区域或国家。
数据维度：包括年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、余额（balance）、通话时长（duration）、联系次数（campaign）、上次联系天数（pdays）、联系次数（previous）、上次市场活动结果（poutcome）、是否存款（deposit）、是否有贷款（loan）、是否有住房贷款（housing）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、存款预测、风险评估等多种数据分析和机器学习任务。
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：适用于金融领域客户行为分析、营销策略研究，以及客户流失预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，用于提升营销效率、优化客户服务、评估信用风险。
决策支持：支持银行制定精准营销策略、优化产品推荐、进行风险管理和客户关系管理。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为模式。
此数据集特别适合用于探索客户特征与存款行为之间的关系，帮助用户实现客户细分、预测客户存款意愿、提升营销活动的转化率等目标。
