银行营销活动客户响应预测数据集BankMarketingCampaignCustomerResponsePrediction-manmeetdhawan
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, 机器学习, 客户画像, 金融数据, 数据挖掘, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的客户信息和营销结果数据，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：数据集未明确标注时间，但可推断为银行营销活动周期内的数据。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为银行客户数据。
数据维度：
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），联系时长（duration），联系次数（campaign），上次活动后的天数（pdays），上次活动后的联系次数（previous），上次活动的结果（poutcome），客户ID（ID），以及客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，包括bank-full_train.csv（训练集）和bank-full_test.csv（测试集），便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于银行营销活动记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户响应预测、客户细分和营销策略优化。
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：适用于金融营销和客户关系管理领域的学术研究，如客户行为分析、营销效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户细分、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，优化营销资源分配，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户响应预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销响应之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升营销活动的精准度和效率。
