银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-ahmedkholy
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, 客户细分, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 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、与银行的互动情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可以推断为银行营销活动期间的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段内容推测可能来源于某个国家或地区的银行。
数据维度：数据集包括17个字段，涵盖客户人口统计学特征（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度）、金融账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款）、联系方式信息（如联系方式类型、最后一次联系日期）、市场营销活动信息（如联系次数、最后一次联系时长、上次活动的结果）以及客户是否成功订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing_dataset.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估、客户细分以及构建预测模型。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略制定、风险管理等领域。
决策支持：支持银行等金融机构的决策制定，优化营销活动，提升客户满意度和盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测建模。
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，帮助银行优化营销策略，提高营销效率。
