银行营销客户存款预测数据集BankMarketingDepositPredictionDataset-heet002
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, 市场营销, 客户画像, 机器学习, 客户关系管理, 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、与银行的互动历史以及最终是否成功存款的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间段内银行营销活动的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段内容推测，可能来源于某个国家或地区的银行。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：
age：客户年龄。
job：客户职业。
marital：婚姻状况。
education：教育程度。
default：是否有违约记录。
balance：客户的银行账户余额。
housing：是否有住房贷款。
loan：是否有个人贷款。
contact：联系方式。
day：联系的日期。
month：联系的月份。
duration：最后一次联系的持续时间（秒）。
campaign：在本次活动中联系客户的次数。
pdays：上次活动后到现在的天数（900代表未联系）。
previous：在本次活动之前的联系次数。
poutcome：上次市场活动的联系结果。
deposit：客户是否存款（“yes”或“no”）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing.csv，易于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销效果评估和客户存款预测。
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：适用于银行营销、客户关系管理等领域的研究，如客户细分、存款行为分析、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行及金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、市场营销策略制定、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化客户服务，提高存款转化率。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式，构建预测模型。
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，帮助银行实现更有效的营销活动，提升客户满意度和盈利能力。
