银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingCustomerSubscriptionPrediction-gavinzh
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 订阅预测, 机器学习, 客户关系管理, 市场营销, 金融数据, 分类模型
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动数据，记录了客户的基本信息、与银行的联系方式以及客户是否订阅了定期存款产品的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但从变量如“month”、“day_of_week”等推测，数据可能来源于一段时间内的银行营销活动。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙地区的银行客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、联系月份、联系星期几、联系次数、上次联系后的天数、上次联系的结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月的欧洲银行间同业拆借利率、员工人数等特征，以及客户是否订阅定期存款产品（订阅为“yes”，未订阅为“no”）的标签。
数据格式：CSV格式，包含bank_train.csv（训练集）和bank_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销效果评估和客户订阅预测等研究。
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：适用于金融领域和数据挖掘领域的学术研究，如客户细分、营销策略优化、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行等机构制定更有效的营销策略，提高客户转化率和满意度。
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订阅行为之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升营销活动的精准度和有效性。
