银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-shashankaich
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, 数据挖掘, 客户细分, 机器学习, 营销策略, 客户画像
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：数据未明确标注具体时间，但包含了月份信息，可推测数据记录了特定时间段内的客户行为。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段内容推测，数据可能来源于欧洲或北美地区的银行。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度）、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、与银行的最后一次联系信息（如联系方式、联系天数、月份、联系时长、联系次数、上次联系后的天数、之前的联系次数、上次联系的结果）以及客户是否参与定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件，分别是shashank_bank.csv和shashank_bank_full.csv，均包含相同的数据字段，但可能数据量有所差异。
来源信息：数据来源于银行营销活动记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估以及客户关系管理（CRM）相关研究。
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：适用于客户行为分析、营销策略评估等领域的学术研究，如客户流失预测、营销活动效果分析、客户细分研究等。
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、营销活动优化、个性化产品推荐等方面。
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、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，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，实现精准营销。
