银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-conorunderwood
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 营销预测, 银行数据, 客户关系管理, 机器学习, 分类预测, 数据分析, 市场营销
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、与营销活动相关的各种属性以及客户是否成功订阅了定期存款。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含了月份信息（month），可用于分析季节性影响。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行的客户，具有一定的地域代表性。
数据维度：包括客户年龄(age)、职业(job)、婚姻状况(marital)、教育程度(education)、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)、最后一次联系日期(day, month)、联系时长(duration)、联系次数(campaign)、上次活动后经过的天数(pdays)、上次活动前的联系次数(previous)、上次活动的结果(poutcome)以及是否订阅定期存款(y)等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模处理。
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流失预测。
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、客户关系管理等领域的学术研究，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、金融机构提供数据支持，特别是在客户定向营销、个性化服务推荐、风险评估等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务流程，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析与预测。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动效果之间的关系，帮助用户实现精准营销、提升营销活动的投资回报率。
