银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingClientSubscriptionPrediction-pratss10
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, 客户细分, 市场营销, 预测模型, 数据挖掘
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：数据未明确标明具体时间，但可以推断为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构，反映了当地的客户特征与市场环境。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系的月份、最后一次联系的星期几、通话时长、联系次数、上次联系后经过的天数、之前的联系次数、上次联系的结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月欧元银行同业拆借利率、就业人数以及客户是否订阅定期存款（“subscribed”）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和模型构建。数据已进行初步处理，包括缺失值处理和类别特征编码。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和预测建模研究。
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：适用于银行营销、客户关系管理、金融风险控制等领域的学术研究，如客户细分、流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户定向营销、产品推荐、风险控制和客户生命周期管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
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素材，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订阅行为之间的关系，帮助用户实现优化营销策略、提升客户转化率等目标。
