银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-skverma875
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 预测模型, 客户画像, 市场营销, 客户关系管理, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户营销活动相关数据，记录了与客户电话营销活动相关的各项指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为2008年5月至2010年11月。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要反映葡萄牙地区的客户行为。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信贷情况、个人财务状况、联系方式、营销活动相关指标以及客户是否订阅定期存款等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，是公开的客户营销活动数据集，已进行初步的整理和结构化。
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关系管理等领域。
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、金融风险评估等领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销策略优化等研究。
行业应用：可以为银行、金融机构、市场营销部门提供数据支持，特别是在客户获取、客户挽留、交叉销售、个性化营销等方面。
决策支持：支持银行机构制定客户营销策略，优化营销活动，提高营销效率和客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的案例分析材料，帮助学生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活动效果之间的关系，预测客户是否会订阅定期存款，帮助用户实现客户关系优化和营销效果提升的目标。
