银行营销客户存款预测数据集BankMarketingClientDepositPrediction-sindhuinti
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, 客户画像, 信用风险, 机器学习, 市场营销, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动数据，记录了客户的基本信息、与银行的联系方式、以及是否成功认购定期存款等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但根据变量（如“month”）推测为特定月份的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构，主要关注葡萄牙地区的客户。
数据维度：数据集包含客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、住房贷款情况、个人贷款情况、联系方式、联系月份、联系星期几、联系时长、联系次数、上次联系后的天数、上次联系的结果、就业变动率、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、就业人数等多个特征，以及目标变量“Deposit”，表示客户是否认购了定期存款。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的银行营销活动数据库，已进行初步的数据清洗和整理。
该数据集适合用于客户行为分析、存款预测、营销活动效果评估和信用风险评估等领域。
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：适用于金融营销、客户关系管理和信用风险评估等领域的学术研究，如客户细分、存款预测模型构建、营销策略优化等。
行业应用：可以为银行、金融机构和营销公司提供数据支持，特别是在制定个性化营销策略、提升客户转化率、优化营销资源分配等方面。
决策支持：支持银行机构的客户关系管理决策、风险控制和市场营销策略制定。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销活动。
此数据集特别适合用于探索影响客户存款行为的关键因素，构建预测模型，并评估不同营销策略的效果，从而帮助用户优化营销决策，提升业务绩效。
