银行营销客户数据分析数据集BankMarketingCustomerDataAnalysis-alexandernugusse
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, 客户画像, 预测分析, 机器学习, 数据挖掘, 客户流失
数据概述：
该数据集包含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、与营销活动的互动情况以及最终是否成功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范围，但从数据内容推测，其记录了银行在特定时间段内进行的营销活动。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要反映葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：数据集包含客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、住房情况、贷款情况、联系方式、联系月份、联系星期几、联系时长、联系次数、上次联系后的天数、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、3个月欧元银行间同业拆借利率、就业人数等多个特征，以及目标变量“y”，表示客户是否订阅了定期存款。
数据格式：CSV格式，包含bank-additional.csv和bank-additional-full.csv两个文件，其中bank-additional-full.csv包含更全面的数据。此外，还包含bank-additional-names.txt文件，提供了对数据集中各个字段的详细描述。数据已进行预处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略研究以及客户流失预测等领域。
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、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在制定个性化营销策略、优化客户服务、提升产品销售等方面具备实用价值。
决策支持：支持银行进行营销活动的规划与优化，帮助其更好地理解客户需求，提升营销活动的ROI。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为模式，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销结果之间的关系，帮助用户实现精准营销、提高客户转化率等目标。
