银行营销客户存款预测数据集BankMarketingCustomerDepositPrediction-somifredrick
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 存款预测, 客户画像, 机器学习, 预测模型, 风险管理, 数据挖掘
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、社会经济背景以及银行存款情况，旨在用于预测客户是否会进行定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集，用于模型训练和分析。
地理范围：数据未明确地域限制，通常被视为来自某个特定银行的客户数据。
数据维度：包括客户的年龄(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)、最后一次联系日期(day, month)、最后一次联系时长(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)、上次市场活动的结果(poutcome)以及是否进行定期存款(deposit)等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：来源于银行营销活动记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于银行客户行为分析、存款预测建模和风险评估等领域。
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：适用于金融领域和数据科学领域的学术研究，如客户细分、行为分析、预测模型构建等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理(CRM)、市场营销活动优化、风险评估等。
决策支持：支持银行制定更有针对性的营销策略，提高营销活动的效率，优化客户服务。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模技术。
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，构建预测模型，从而帮助银行实现客户关系管理和营销策略优化目标。
