银行营销客户行为预测数据集BankingMarketingCustomerBehaviorPrediction-sivarajsingh
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 信用风险, 市场营销, 客户画像, 决策树, 逻辑回归, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的客户营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、联系方式、以及在营销活动中的反馈。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，主要针对葡萄牙地区的客户。
数据维度：数据集包含多个字段，如客户年龄(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)、最后一次联系日期(day, month)、最后一次联系时长(duration)、联系次数(campaign)、上次活动后客户是否被联系(pdays)、上次活动结果(poutcome)、以及客户是否订阅定期存款(y)等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含bank.csv和bank-full.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。bank-full.csv为完整数据集，bank.csv为较小规模的数据集，可用于快速原型开发。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，经过整理和清洗，适合用于各种数据分析和机器学习任务。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估、以及客户流失预测等。
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、市场营销策略研究、以及信用风险评估等方面的学术研究。
行业应用：为银行业、金融科技公司提供数据支持，尤其适用于客户细分、个性化营销、以及风险管理等方面。
决策支持：支持银行进行营销活动效果评估、客户生命周期价值分析、以及优化客户关系管理策略。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、以及金融风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销活动。
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、优化营销策略、提升客户满意度和盈利能力。
