银行营销客户行为预测数据集BankingMarketingCustomerBehaviorPrediction-pprasathbe
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, 客户画像, 机器学习, 市场营销, 数据挖掘, 客户流失
数据概述：
该数据集包含银行客户的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、过往营销活动以及最终的反馈结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态客户行为数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为银行客户数据。
数据维度：包括客户年龄、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、月份、通话时长、联系次数、上次活动后的天数、之前的联系次数、上次活动的结果以及是否成功订阅定期存款等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和客户流失预测等。
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、营销策略优化等研究，如客户细分、产品推荐等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险控制等领域。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融工程等相关课程的实训材料，帮助学生理解客户行为分析和预测模型的构建。
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，预测客户是否会订阅定期存款，从而优化营销决策和提升营销效率。
