银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingCustomerSubscriptionPrediction-mohamedmustafashaban
数据来源：互联网公开数据
标签：客户营销, 银行, 客户行为, 订阅预测, 市场营销, 客户画像, 机器学习, 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、与银行的互动情况以及最终的订阅结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据来源未明确标注，但根据字段内容推测可能来源于欧洲或葡萄牙的银行。
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、联系月份、联系星期几、通话时长、活动期间联系次数、上次活动后经过的天数、上次活动结果、之前营销活动的结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数以及客户是否订阅了定期存款等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing_dataset.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据集来源于公开的银行营销活动，已进行匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略评估以及客户订阅预测模型的构建。
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、客户关系管理领域的学术研究，例如客户细分、客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在客户定向营销、个性化产品推荐、风险评估和客户关系管理方面。
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：作为数据科学、机器学习、市场营销课程的辅助材料，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客户特征与订阅行为之间的关系，预测客户是否会订阅银行的定期存款产品，从而帮助优化营销策略和提升营销效率。
