银行营销客户购买预测数据集BankMarketingCustomerPurchasePrediction-sashashadlovskaya
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 客户画像, 市场营销, 信用风险, 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是否购买了银行产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从变量特征推测，数据可能来源于一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源地未明确，但从字段内容推测，可能来源于欧洲地区银行。
数据维度：数据集包含20个字段，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、最后一次联系时间、联系时长、营销活动次数、以及客户是否购买银行产品（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing_pd.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，可能经过了数据清洗和预处理，便于直接用于建模分析。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化、客户购买意向预测等领域。
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、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、购买行为分析、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行业、金融机构提供数据支持，尤其在客户管理、产品推荐、风险评估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、优化产品推广方案、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的案例，帮助学生和研究人员理解客户购买行为和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响客户购买行为的因素，构建预测模型，提升营销活动的精准度和效率。
