银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-ndongobame
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 市场营销, 客户画像, 预测模型, 数据挖掘, 机器学习, 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、与银行的交互行为以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但包含“month”（月份）和“day_of_week”（星期几）字段，可推断为特定时间段的营销活动记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据中的特征（如euribor3m，欧洲银行间同业拆借利率）推测可能来源于欧洲地区。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、联系月份、联系星期几、通话时长、活动期间的联系次数、上次活动后的天数、上次活动的结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月的欧洲银行间同业拆借利率、就业人数以及客户是否成功订阅了定期存款（y）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bankmarketing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：该数据集来源于公开的数据集，方便用于银行营销策略分析和客户行为预测。
该数据集适合用于客户细分、流失预测、营销活动效果评估等领域。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，例如客户细分研究、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：可为银行、金融机构等提供数据支持，尤其是在制定个性化营销策略、优化客户服务、提升营销活动ROI等方面。
决策支持：支持银行在营销活动规划、客户关系管理、风险控制等方面的决策制定，帮助优化资源配置和提升盈利能力。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析和预测模型。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动结果之间的关系，从而预测客户是否会订阅定期存款，帮助企业优化营销策略，提高转化率。
