银行营销客户定期存款预测数据集BankMarketingCustomerTermDepositPrediction-shyamvaswani
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 预测模型, 客户画像, 营销策略, 二元分类, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含银行客户的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、与银行的交互记录以及是否订阅了定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从月份字段（如"jun", "nov"）推断，数据可能涵盖多个月份的营销活动。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据字段信息，推测可能来源于欧洲或类似地区的银行客户数据。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖客户的人口统计学特征（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、联系方式（如沟通类型、联系天数等）、营销活动信息（如活动期间联系次数、上次活动联系时长、上一次活动结果等），以及目标变量——客户是否订阅定期存款。
数据格式：CSV格式，文件名为Train.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护客户隐私。
该数据集适合用于客户行为分析、营销效果评估以及客户流失预测等研究。
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：适用于金融领域客户行为分析的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行业和其他金融机构提供数据支持，特别是在制定个性化营销策略、提升客户满意度、优化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行制定数据驱动的营销决策，优化营销资源分配，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉客户数据分析流程，掌握预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与定期存款订阅之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现精准营销，提升客户转化率。
