银行营销客户电话回访数据集BankMarketingClientPhoneCallDataset-kimobadr
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 电话营销, 二元分类, 客户画像, 市场预测, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户电话营销活动数据，记录了客户在电话回访中的相关信息，用于预测客户是否会订阅定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但可推断为银行营销活动期间的数据快照。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构，侧重于葡萄牙市场。
数据维度：包括客户人口统计学信息、与银行的联系方式、回访的详细信息以及外部社会经济指标等。具体字段包括年龄（age），职业（job），婚姻状况（marital），教育程度（education），是否有违约记录（default），是否有住房贷款（housing），是否有个人贷款（loan），联系方式（contact），最后一次联系的月份（month）和星期几（day_of_week），通话时长（duration），联系次数（campaign），上次联系后经过的天数（pdays），之前是否联系过（previous），上次联系的结果（poutcome），就业变动率（emp.var.rate），消费者物价指数（cons.price.idx），消费者信心指数（cons.conf.idx），欧洲银行间同业拆借利率（euribor3m），就业人数（nr.employed），以及目标变量y（是否订阅定期存款，yes/no）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略评估和预测建模。
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：适用于市场营销、客户关系管理和金融领域的学术研究，如客户细分、客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构和市场营销部门提供数据支持，尤其在客户关系管理、精准营销、风险管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行优化营销策略、提高客户转化率、降低运营成本，并制定更有效的客户服务方案。
教育和培训：作为数据挖掘、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深入理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款的关键因素，帮助用户实现精准营销、提升客户满意度和优化资源配置等目标。
