银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-danieltecoanta
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测分析, 市场营销, 分类模型, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户营销活动数据，记录了与客户相关的各种属性和营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2008年5月至2010年11月。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、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、联系时长、联系次数、与前次活动的联系天数、前次活动的结果等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习数据库，已进行预处理和清洗。
该数据集适合用于客户行为预测、市场营销效果评估和客户画像构建等领域。
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，如客户流失预测、营销活动效果评估、客户细分等。
行业应用：可以为银行、保险等金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持：支持营销活动的决策制定，如优化营销策略、提高营销效率、提升客户满意度等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、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分析。
此数据集特别适合用于探索客户属性与营销活动结果之间的关系，帮助用户实现客户行为预测、优化营销策略、提升销售业绩等目标。
