银行客户营销数据集BankingCustomerMarketingDataset-kaissredoaune
数据来源：互联网公开数据
标签：银行, 客户, 营销, 行为分析, 预测模型, 客户画像, 市场调研, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含银行客户的详细信息和营销活动响应情况，记录了客户的个人属性、财务状况、联系方式以及是否成功订阅了定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：未明确标注具体地理范围，但数据中的“cellular”联系方式暗示可能来源于移动通信普及的国家或地区。
数据维度：数据集包括客户的年龄（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）、最后一次联系的持续时间（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后经过的天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否订阅定期存款（y）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为 testcsv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
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，如客户行为分析、营销策略评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提高盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和金融相关课程的辅助材料，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响应之间的关系，预测客户的购买意愿，帮助银行提升营销效率和客户满意度。
