银行营销客户订阅预测数据集BankMarketingClientSubscriptionPrediction-donaldreddyindelu
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, 客户画像, 市场营销, 数据挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的营销活动数据，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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但基于字段“month”和“day_of_week”推测为一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，主要针对葡萄牙地区的客户。
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、联系时长、联系次数、上次联系天数、上次联系结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧元区银行间同业拆借利率、就业人数等，以及目标变量“subscribed”，表示客户是否订阅定期存款产品。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化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：适用于市场营销、客户关系管理和金融领域的学术研究，例如客户细分、行为分析、预测建模等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在制定个性化营销策略、提高客户留存率、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，优化营销活动的资源分配，提高营销效率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和市场营销课程的实训材料，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影响客户订阅定期存款产品决策的关键因素，帮助用户建立预测模型，提高营销活动的针对性和有效性。
