银行营销客户数据分析数据集BankMarketingCustomerDataAnalysis-suroor89
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, 客户关系管理, 信用风险, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户数据，记录了银行营销活动的相关信息，用于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跨度，但根据字段信息推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、与银行的联系方式、营销活动信息以及客户是否订阅定期存款（y）等多个维度的数据。具体字段包括年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、信用违约情况（default）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、联系月份（month）、联系星期几（day_of_week）、联系时长（duration）、活动期间联系次数（campaign）、上次联系后经过的天数（pdays）、上次活动结果（poutcome）、就业变动率（emp.var.rate）、消费者物价指数（cons.price.idx）、消费者信心指数（cons.conf.idx）、欧元区银行间同业拆借利率（euribor3m）、就业人数（nr.employed）以及目标变量（y，是否订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，方便数据分析与处理。
该数据集适用于客户行为分析、信用风险评估以及市场营销策略研究。
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、金融风险管理等领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销效果评估等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其在客户生命周期管理、精准营销、风险控制等方面有实际应用价值。
决策支持：支持银行机构优化营销策略、提高客户转化率、降低信用风险。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、金融数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析在实际业务中的应用。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动效果之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升营销活动的精准度和有效性。
