银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-saraghasemirad
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 客户流失预测, 市场营销, 客户画像, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行营销活动的数据，记录了客户在银行营销活动中的行为和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从月份信息推测，可能涵盖数月或数年。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，推测数据主要反映葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、与银行的互动情况（如是否有贷款、是否有住房贷款、联系方式等）、营销活动相关信息（如联系月份、联系天数、联系时长、联系次数等）、以及上一次营销活动的结果和客户是否订阅定期存款（目标变量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，经过清洗和预处理，适合用于客户行为分析和预测建模。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化、客户流失预测等领域。
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、金融风险管理等领域的学术研究，如客户细分、客户生命周期价值分析、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构、市场营销公司提供数据支持，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：支持银行进行客户流失预测、营销活动优化、个性化产品推荐等决策。
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对银行营销活动的响应规律，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提高客户转化率。
