银行营销客户响应预测数据集BankMarketingCustomerResponsePrediction-ujjwalprakash
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户响应, 市场营销, 预测模型, 客户画像, 数据挖掘, 分类算法, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及客户对营销活动的响应结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为银行营销活动的时期数据。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，主要反映葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、薪资、婚姻状况、教育程度、是否有信贷违约、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系时间、联系时长、活动期间联系次数、历史联系次数、上次活动结果、以及客户对营销活动的响应（是否订阅定期存款）等。
数据格式：CSV 格式，文件名为 bank-marketing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习数据库，经过整理和标准化，用于学术研究和机器学习实践。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化、以及客户响应预测等领域。
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：适用于客户关系管理、市场营销、以及消费者行为分析等领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、个性化营销策略制定、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化营销资源分配，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户响应预测的模型构建和应用。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销响应之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升营销活动的效率和效果。
