银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingCustomerSubscriptionPrediction-heyan3g
数据来源：互联网公开数据
标签：营销预测, 客户行为, 银行营销, 机器学习, 分类模型, 客户画像, 数据挖掘, 预测分析
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、与营销活动的互动情况以及最终是否订阅银行产品的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内收集的客户行为快照。
地理范围：数据未明确限定地理范围，可能来自多个国家或地区。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖客户属性（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有住房贷款等）、与营销活动的互动信息（如联系方式、联系月份、联系天数、联系时长、联系次数、上次联系天数等）以及宏观经济指标（如就业率、消费者物价指数、消费者信心指数、三个月期贷款利率、就业人数等）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和submission.csv三个文件，分别用于训练、测试和提交预测结果。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户订阅行为预测、客户细分、营销策略优化等研究。
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：适用于客户行为分析、营销效果评估、风险管理等领域的学术研究，如客户流失预测、个性化推荐算法评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在营销活动效果评估、客户关系管理、风险控制等方面具有实际应用价值。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，提升客户满意度与忠诚度，优化资源配置。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、金融风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为与预测分析。
此数据集特别适合用于探索客户特征与产品订阅之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现精准营销，提升营销活动的投资回报率。
