银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-mohammadnazeer
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测模型, 市场营销, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 客户响应
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的营销活动数据，记录了银行客户的个人信息、联系方式、以及在营销活动中的响应情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可以推断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的客户，地理范围限定在葡萄牙。
数据维度：数据集包括客户的年龄（age）、职业（job）、薪水（salary）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否定向营销（targeted）、是否有违约记录（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系的日期（day, month）、通话时长（duration）、活动期间的联系次数（campaign）、上次活动后的天数（pdays）、上次活动后的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否响应（response）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-marketing.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于葡萄牙银行的营销活动记录，已进行脱敏和标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和客户响应预测等研究。
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：适用于金融营销、客户关系管理（CRM）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：为银行业、金融服务业提供数据支持，尤其是在精准营销、客户价值评估、风险控制等方面。
决策支持：支持银行和金融机构的营销策略制定和优化，提升营销活动的ROI。
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理解客户行为模式，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销响应之间的关系，帮助用户优化营销策略、提高客户转化率。
