银行客户存款预测数据集BankCustomerDepositPrediction-luisfelipegaitn
数据来源：互联网公开数据
标签：客户关系管理, 银行营销, 存款预测, 客户行为分析, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的详细信息，记录了客户是否会进行定期存款的相关数据。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行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于单一银行或多个银行的数据汇总。
数据维度：数据集包括多个客户属性和交易相关的变量，如年龄（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）、最后一次联系的时长（duration）、在本次活动中联系客户的次数（campaign）、上次活动后到本次活动的天数（pdays）、上次活动中联系客户的次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及是否进行定期存款（deposit）。
数据格式：CSV格式，文件名为base de datos.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步清洗和整理。
该数据集适合用于客户行为分析、存款预测和风险评估。
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：适用于银行营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在制定营销策略、提升客户满意度、优化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行在客户服务、风险控制和产品创新等方面的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，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、优化营销策略、提升客户价值。
