银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-aikath
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, 客户画像, 市场营销, 机器学习, 数据挖掘, 客户流失
数据概述:
该数据集包含来自银行营销活动的数据,记录了客户的基本信息和营销结果。主要特征如下:
时间跨度:数据未标明具体时间,可视为一次营销活动的结果快照。
地理范围:数据未明确指出地理范围,但根据数据字段推测可能来自欧洲地区。
数据维度:数据集包含多个字段,涵盖客户人口统计学特征、社会经济因素和营销活动结果,包括:年龄(age),职业(job),婚姻状况(marital),教育程度(education),是否有违约(default),是否有住房贷款(housing),是否有个人贷款(loan),联系方式(contact),联系月份(month),联系星期几(day_of_week),通话时长(duration),联系次数(campaign),上次联系后经过的天数(pdays),之前联系次数(previous),上次联系结果(poutcome),就业变动率(empvarrate),消费者物价指数(conspriceidx),消费者信心指数(consconfidx),欧洲银行间同业拆借利率(euribor3m),就业人数变动率(nremployed),以及客户是否订阅定期存款(y)。
数据格式:CSV格式,文件名为BTA_419_2023_Datacsv,便于数据分析和处理。
该数据集适用于客户行为分析、营销效果评估和客户流失预测等研究。
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:适用于市场营销、金融学等领域的学术研究,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:为银行业、保险业等金融机构提供数据支持,特别是在客户关系管理、个性化营销、风险控制等方面。
决策支持:支持营销策略的制定和优化,帮助企业提高营销效率和客户满意度。
教育和培训:作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料,帮助学生和研究人员掌握客户行为分析和预测技能。
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,预测客户是否会订阅定期存款,从而辅助银行进行精准营销和客户关系管理。