银行营销客户存款预测数据集BankMarketingCustomerDepositPrediction-binayakshredths
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, 机器学习, 客户画像, 市场营销, 数据挖掘, 预测模型
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结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内收集的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常被认为涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括17个字段，如年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、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）、联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、上次活动结果（poutcome）以及是否存款（deposit，目标变量）。
数据格式：CSV格式，包含bank.csv和bank-marketing.csv两个文件，均包含相同的列，便于数据分析和模型构建。 数据已进行基本的数据清洗和格式化。
该数据集适合用于研究客户存款行为、构建预测模型以及进行市场营销策略分析。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、行为分析、存款影响因素研究等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销活动优化、风险评估和个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行制定更有针对性的营销策略、优化客户服务流程，提高存款转化率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的辅助材料，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，构建预测模型，帮助提升营销活动的效率和效果，并支持银行进行更精准的客户服务。
