银行客户营销数据集BankCustomerMarketingDataset-venkatkurimimdla
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 市场细分, 客户画像, 信用风险, 预测模型, 客户关系管理, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含银行客户信息和营销活动响应数据，记录了客户的基本属性、联系方式、以及是否成功认购银行产品的相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为银行营销活动期间的客户数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推断为银行服务的客户群体。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：客户编号（Cust_num）、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）、最后一次联系日期（day, month）、最后一次联系时长（duration）、营销活动期间联系次数（campaign）、上次活动后经过的天数（pdays）、此前营销活动联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否认购产品（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_market.csv，适用于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的银行营销数据集，经过清洗和预处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估以及信用风险预测。
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、客户关系管理和金融风险管理领域的学术研究，例如客户细分、营销活动效果分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险评估等方面。
决策支持：支持银行等金融机构制定更有效的营销策略，优化客户关系管理，以及改进风险控制措施。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，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响应之间的关系，帮助用户实现客户细分、预测客户购买意愿等目标。
