银行营销客户行为预测数据集BankingMarketingCustomerBehaviorPrediction-waleedmasta
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 风险评估, 营销策略
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、与银行的互动情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但记录了客户的多种属性，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款、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、上次联系前的联系次数、上次联系的结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、欧洲银行间同业拆借利率、就业人数以及客户是否订阅了定期存款（目标变量）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bankingcsv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于客户行为分析、营销效果评估和预测建模。
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：适用于金融领域客户行为分析、营销策略优化等方面的研究，如客户流失预测、交叉销售分析等。
行业应用：为银行业务提供数据支持，尤其是在客户关系管理、风险评估、个性化营销等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化资源分配，提高营销活动的效率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户行为模式。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销决策，提升客户满意度。
