银行营销客户存款预测数据集BankMarketingCustomerDepositPrediction-vyshnavi2000
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 存款预测, 分类模型, 市场营销, 数据挖掘, 机器学习, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及是否成功存款的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但基于字段内容推测可能来源于欧洲或北美地区。
数据维度：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）、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）以及客户是否存款（deposit）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于数据分析和建模。数据已进行基本处理，可以直接用于分析。
该数据集适用于客户行为分析、营销策略优化和存款预测等领域。
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：适用于银行客户行为分析、营销效果评估等研究，例如客户细分、流失预测等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，可用于优化营销策略、提升客户转化率、个性化产品推荐等。
决策支持：支持银行制定数据驱动的营销决策，优化资源分配，提高盈利能力。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解客户关系管理和预测建模。
此数据集特别适合用于探索客户特征与存款行为之间的关系，帮助用户建立预测模型，提升营销活动的针对性和有效性。
