银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-priyanka15sharma
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 客户画像, 信用风险, 营销预测, 客户细分, 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的客户营销活动数据，记录了客户的基本信息、银行产品订阅情况以及营销活动结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含了月份信息，可推测为某段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据主要来自葡萄牙银行，覆盖了该银行的客户群体。
数据维度：包括客户年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系日期、联系时长、联系次数、与前次活动联系的天数、前次活动结果等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，经过整理和清洗，可以用于客户行为分析和营销效果评估。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和信用风险评估。
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：适用于客户关系管理、市场营销、金融风控等领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定个性化营销策略，优化客户服务，提升营销活动的ROI。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与银行产品订阅之间的关系，预测客户是否会订阅产品，从而优化营销策略，提高营销效率。
