银行营销电话销售数据集BankTelemarketingDataset-rodrigoschulz
数据来源：互联网公开数据
标签：市场营销, 客户关系管理, 电话销售, 银行, 客户行为, 预测建模, 数据分析, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了与客户电话销售相关的各种信息，用于预测客户是否会订阅定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一次营销活动的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测可能来自欧洲地区。
数据维度：包括客户人口统计学信息、与客户的联系方式、营销活动的详细信息以及客户是否订阅的信息。具体字段包括：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(contact)，联系月份(month)，联系星期几(day_of_week)，通话时长(duration)，联系次数(campaign)，上次联系后的天数(pdays)，之前联系次数(previous)，上次联系结果(poutcome)，就业变动率(empvarrate)，消费者物价指数(conspriceidx)，消费者信心指数(consconfidx)，3个月欧元区银行同业拆借利率(euribor3m)，就业人数变化(nremployed)以及目标变量y（是否订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional.csv，方便数据分析和处理。
该数据集适用于客户行为分析、营销策略优化和预测建模。
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：适用于金融市场营销、客户细分、行为预测等领域的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、营销活动效果评估、客户流失预测等方面。
决策支持：支持营销部门优化营销策略，提高营销活动的转化率和效率。
教育和培训：作为市场营销、数据分析和机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款的关键因素，帮助用户优化营销策略、提升客户满意度和增加营收。
