银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-adriannaaudoma
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, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习, 市场营销, 客户流失
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户营销活动数据，记录了与客户相关的多种属性和客户对营销活动的反馈结果。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，主要集中在2008年至2010年期间。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙的银行机构，可以代表欧洲地区银行业务的客户特征。
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、账户余额、是否有房贷、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系的日期、联系时长、联系次数、与该客户联系的天数、此前联系次数、上一次营销活动的结果以及客户是否订阅了定期存款等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于UCI机器学习数据库，已进行预处理和结构化，方便用于机器学习任务。
该数据集适合用于客户行为分析、预测客户是否会订阅定期存款等研究，以及用于银行营销策略的制定。
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：适用于银行营销、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行业务提供数据支持，特别是在客户细分、个性化营销、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化客户服务流程，提高营销活动的ROI。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解银行营销领域的数据分析。
此数据集特别适合用于预测客户对银行营销活动的响应，优化营销策略，提高客户转化率。
