银行客户营销数据分析数据集BankCustomerMarketingDataAnalysis-jaisanant
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 数据挖掘, 客户细分, 预测模型, 市场营销, 风险评估, 商业智能
数据概述：
该数据集包含银行客户营销活动的相关数据，记录了客户的基本信息、社会经济背景以及银行营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可以视为一次或多次营销活动的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为银行客户群体。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
客户基本信息：年龄（age），职业（job），婚姻状况（marital），教育程度（education），是否有违约记录（default），是否有住房贷款（housing），是否有个人贷款（loan）。
联系方式信息：联系方式类型（contact），最近一次联系的月份（month），最近一次联系的星期几（day_of_week）。
营销活动相关信息：联系时长（duration），联系次数（campaign），上次联系后经过的天数（pdays），之前是否联系过（previous），上次联系的结果（poutcome）。
社会经济指标：就业变化率（empvarrate），消费者物价指数（conspriceidx），消费者信心指数（consconfidx），欧洲银行同业拆借利率（euribor3m），就业人数变化（nremployed）。
目标变量：客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bankcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的银行客户营销活动数据，数据已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测建模。
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，例如客户细分、营销活动效果评估、流失预测等。
行业应用：为银行和其他金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、市场营销策略制定、风险评估等方面。
决策支持：支持银行制定数据驱动的营销策略、优化客户服务流程和提高盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和金融领域的课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户行为和市场营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动结果之间的关系，预测客户的购买意愿，优化营销活动的针对性。
