银行营销客户数据分析数据集BankMarketingCustomerDataAnalysis-kdev101
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 客户画像, 营销预测, 客户细分, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了与客户相关的各种属性以及客户对营销活动的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为银行营销活动的历史记录。
地理范围：数据未明确地域范围，但可推测为针对特定客户群体的营销活动。
数据维度：
bank-full.csv: 包含客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系的日期、联系时长、联系次数、上次活动后的天数、上次活动前的联系次数、上次活动的结果、以及客户是否订阅定期存款的信息（y）。
bank_cleaned.csv: 包含与bank-full.csv相似的字段，并增加了response_binary字段，将客户反馈信息转换为二元数值。
数据格式：CSV格式，提供bank-full.csv和bank_cleaned.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行营销活动的公开数据集，并进行了数据清洗和预处理，方便后续分析。
该数据集适合用于客户行为分析、营销效果评估和客户细分等领域。
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：可以为银行业、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险评估等领域。
决策支持：支持营销策略的制定和优化，提升营销活动的效率和效果。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、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营销活动响应之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升客户满意度等目标。
