银行客户营销预测数据集BankCustomerMarketingPredictionDataset-putradewantara
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 客户画像, 市场营销, 数据分析, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自银行客户营销活动的数据，记录了客户的基本信息、银行产品订阅情况和营销活动结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时段内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确标注，但数据字段包含客户的联系方式，推测可能来源于特定区域的银行。
数据维度：数据集包含17个字段，包括客户年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有信用违约、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系日期、联系月份、最后一次联系时长、联系次数、上次活动后经过的天数、上次活动之前的联系次数、上次活动结果、以及客户是否订阅了定期存款产品（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bankcsv，方便数据处理与分析。
数据来源：数据来源于公开数据集，经过了脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估以及预测客户订阅产品的可能性。
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、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户细分、流失预测、营销活动优化等。
行业应用：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：支持银行制定更有效的营销策略，优化产品推荐，提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于探索客户特征与产品订阅之间的关系，预测客户对银行产品的潜在需求，从而优化营销策略，提升业务绩效。
