银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-chandrashekhargt
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 营销预测, 银行, 客户画像, 机器学习, 分类, 市场营销, 客户关系管理
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相关数据，记录了客户的基本信息、社会经济因素以及营销活动结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构，反映了该地区的客户行为特征。
数据维度：数据集包含21个字段，涵盖客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、与银行相关的产品信息（如是否有房贷、是否有贷款等）、联系方式信息（如联系方式类型、联系月份、联系星期等）、营销活动相关信息（如联系时长、联系次数等）、外部环境因素（如就业变化率、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、就业人数等）以及营销活动的结果（是否成功订阅定期存款）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于直接使用。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、营销活动优化、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在精准营销、客户生命周期管理、风险评估等领域。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、优化资源分配、提升客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响客户订阅定期存款行为的因素，帮助用户实现精准营销、提高转化率等目标。
