银行营销客户行为预测数据集BankingMarketingCustomerBehaviorPrediction-sobhanginisahu
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 预测分析, 客户细分, 市场营销, 客户关系管理, 机器学习, 信用风险
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、与银行的互动记录以及客户是否成功认购定期存款的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但根据字段信息推测为某段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据数据内容推测为银行的客户数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：客户人口统计学信息（年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、客户账户信息（是否有信用违约、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与银行的联系方式、上一次营销活动的结果（联系天数、联系月份、联系时长、联系次数、与上次活动的间隔天数、之前的营销活动结果等）、以及客户是否认购定期存款（y字段，以及二元编码y_binary字段）。此外，数据集还包含了针对类别特征进行独热编码后的哑变量，方便模型训练。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_full_w_dummy_vars.csv，提供了结构化的数据，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行预处理，包括哑变量的创建，方便用户直接使用。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和信用风险评估等领域。
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，例如客户细分、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、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、改善客户服务、优化产品推荐。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索客户特征与认购行为之间的关系，预测客户是否会认购定期存款，从而帮助银行优化营销策略，提升营销活动的效率和回报。
