银行营销客户行为分析数据集BankMarketingCustomerBehaviorAnalysisDataset-juancamilosierra
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, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，记录了客户的基本信息、与营销活动相关的特征以及最终的订阅结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史营销活动的数据集。
地理范围：数据来源未明确，但可用于分析普遍的银行业务营销场景。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系的时间（day, month）、最后一次联系的持续时间（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、上次活动前的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否订阅了定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测客户订阅行为等研究。
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：适用于客户关系管理、市场营销策略分析等领域的研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行业及金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行进行营销策略优化、客户服务改进和风险管理。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为。
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，以及预测客户订阅定期存款的可能性，从而帮助银行优化营销策略、提高营销效率。
