银行客户存款预测数据集BankCustomerDepositPredictionDataset-pratikshapandapkp
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 存款预测, 客户画像, 数据挖掘, 分类模型, 机器学习, 银行数据
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、贷款情况、联系方式以及是否购买了定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用，反映了银行营销活动的结果。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但数据特征反映了银行客户的典型特征。
数据维度：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）、上次活动结果（poutcome）以及是否购买定期存款（deposit）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于银行客户行为分析、存款预测和客户画像构建等领域。
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：适用于金融领域的研究，如客户行为分析、营销效果评估、客户细分等。
行业应用：可以为银行业务提供数据支持，尤其是在制定营销策略、提升客户满意度、优化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行在客户关系管理（CRM）和风险控制方面的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据挖掘、建模预测等技术。
此数据集特别适合用于探索客户特征与存款意愿之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高营销活动的针对性和有效性。
