银行营销活动客户响应预测数据集BankMarketingCampaignCustomerResponsePrediction-snehavijayakumar28
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户响应, 预测模型, 分类, 客户画像, 市场营销, 机器学习, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行营销活动的客户数据，记录了客户的基本信息、与银行的联系方式、以及他们在营销活动中的响应情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为银行营销活动期间的数据。
地理范围：数据可能来源于葡萄牙。
数据维度：数据集包含20个特征，涵盖客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、联系月份和星期、通话时长、活动次数、联系前天数、前次联系结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月欧元银行同业拆借利率、就业人数等，以及目标变量“y”，表示客户是否订阅了定期存款（“yes”或“no”）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于研究银行客户行为、评估营销活动的有效性，以及构建客户响应预测模型。
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）和金融领域的学术研究，如客户细分、营销活动优化、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构和市场营销部门提供数据支持，尤其是在制定精准营销策略、提升客户转化率和改善客户体验方面。
决策支持：支持银行等金融机构进行营销活动效果评估、资源分配优化和风险管理。
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案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户响应的关键因素，构建预测模型，从而帮助用户优化营销策略，提升营销活动的投资回报率（ROI）。
