银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-peeyushgaur
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 信用风险, 贷款申请, 客户画像, 机器学习, 二元分类, 数据挖掘
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及其对营销活动的响应情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一次营销活动的结果或一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但数据字段反映了常见的银行客户信息。
数据维度：数据集包括客户是否成功订阅定期存款（y）、年龄（age）、婚姻状况（marital）、是否曾违约（ever_defaulted）、是否有住房贷款（housing_loan）、是否有个人贷款（Personal_loan）等多个关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理和格式化。
该数据集适合用于客户行为预测、信用风险评估和营销策略优化等领域。
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的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、风险管理和个性化营销方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化客户服务，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于预测客户是否会订阅定期存款，以及探索不同客户特征对营销活动的影响，从而帮助用户优化营销策略，提升营销效果。
