银行客户营销数据集BankCustomerMarketingDataset-arashfattani
数据来源：互联网公开数据
标签：客户营销, 银行, 客户行为, 市场营销, 客户画像, 预测模型, 机器学习, 行为分析
数据概述：
该数据集包含银行客户信息及营销活动响应数据，记录了客户的基本属性、与银行的互动记录以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的数据快照，用于分析客户行为和预测营销活动效果。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测，可能来源于某个特定国家或地区的银行客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系的月份、最后一次联系的星期几、联系时长、联系次数、过去联系天数、过去联系次数、过去营销活动结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数变动、以及客户是否订阅了定期存款（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为ML-P4-Dataset.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于研究和建模，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果预测、客户细分等研究，以及支持建立机器学习模型。
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：适用于市场营销、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行业和金融机构提供数据支持，特别是在客户定向营销、个性化产品推荐、风险评估等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略、优化客户服务流程、提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销响应之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化营销活动的效率和效果。
