银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-omkarcharatkar
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, 机器学习, 客户画像, 预测建模, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的客户营销活动数据，记录了客户的基本信息、社会经济因素以及银行营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，推测为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行，反映了该地区特定银行客户群体的特征。
数据维度：数据集包含20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）、银行相关信息（如是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与客户的联系方式（如联系方式、联系月份、联系星期几等）、社会经济指标（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）以及营销活动结果（客户是否订阅定期存款，即“y”）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank.csv，便于数据处理和分析。数据已进行初步的整理，适合直接用于建模。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化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：适用于金融领域客户行为分析、市场营销效果评估、客户细分等方面的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、营销活动优化、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，提升客户转化率，降低客户流失率，实现精准营销。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训素材，帮助学生理解客户行为分析、预测建模等知识。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销结果之间的关系，构建预测模型，从而优化银行的营销策略和提升客户满意度。
