银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-ashydv
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, 分类模型, 市场营销, 数据挖掘
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、与营销活动相关的属性以及客户是否成功订阅定期存款的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为银行营销活动期间的数据快照。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要涉及葡萄牙地区客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有贷款、联系方式、联系月份、联系天数、联系时长、营销活动次数、上次联系后的天数、上次联系结果、就业变动率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月欧元银行同业拆借利率、就业人数以及客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bankmarketing.csv，便于数据分析和建模。
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领域的研究。
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：适用于市场营销学、金融学等领域的学术研究，例如客户细分、营销活动效果评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行、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，优化资源配置，提高营销活动的回报率。
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材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式和营销策略。
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联性，帮助用户构建预测模型，优化营销决策，提高客户转化率。
