银行客户存款预测数据集BankCustomerDepositPrediction-hitruonganh
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 金融分析, 存款预测, 机器学习, 银行营销, 客户行为, 分类模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、金融状况以及是否成功存款的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史客户行为的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但基于数据集内容，推测可能来源于某个国家或地区的银行。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户的年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系的日期（day, month）、联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及是否存款（deposit）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，方便数据分析和建模。数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于银行客户行为分析、存款预测建模以及营销策略优化。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险管理、精准营销等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提升存款转化率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和预测建模。
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，帮助用户构建预测模型、优化营销活动，实现客户价值最大化。
