银行营销客户数据分析数据集BankingMarketingCustomerDataAnalysis-aliciabdillon
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 信用风险, 客户细分, 市场营销, 机器学习, 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客户营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、银行产品订阅情况以及营销活动结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了月份信息，可推测为特定时间段内的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构，反映了当地银行客户的行为特征。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、账户信息（如余额、是否有住房贷款或个人贷款等）、与客户的联系方式（如联系方式类型、最后一次联系日期等）、营销活动相关信息（如联系次数、联系时长等）以及客户是否订阅了定期存款产品（y变量，表示目标客户）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含bank.csv和bank-full.csv两个文件，方便数据分析和建模。bank-names.txt文件提供了关于数据集的描述信息。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和结构化，便于直接进行数据分析和建模应用。
该数据集适合用于客户行为分析、信用风险评估、市场营销策略制定和预测模型构建。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险管理、个性化营销等领域。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化产品推荐，提升客户满意度和忠诚度，以及进行信用风险评估。
教育和培训：作为金融数据分析、市场营销分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与银行产品订阅之间的关系，预测客户是否会订阅定期存款，帮助用户优化营销活动，提升营销效果。
