银行营销客户数据分析数据集BankMarketingClientDataAnalysis-alanovaibek
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 市场营销, 客户细分, 预测模型, 客户画像, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行营销活动的数据，记录了银行与客户之间的互动信息，旨在预测客户是否会订阅定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据月份信息推测为一段时间内的营销活动数据。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行营销活动。
数据维度：包括客户的个人信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与客户的联系方式（如联系方式类型、联系月份、联系星期几、联系时长、联系次数等）、外部环境因素（如就业变化率、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）以及营销活动结果（y，表示客户是否订阅定期存款，"yes"或"no"）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，包含多个字段，方便用于分类和回归分析。
来源信息：数据来源于银行营销活动，经过整理和匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化和风险评估等领域。
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（CRM）和行为金融学等领域的研究，例如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构和其他营销驱动型企业提供数据支持，特别是在客户定向营销、产品推荐、风险控制等方面。
决策支持：支持市场营销决策的制定和优化，帮助企业提高营销活动的效率和ROI。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和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和营销策略。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款的因素，构建预测模型，并优化营销策略，从而提高营销活动的转化率。
