银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-u1tr0n0p
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 预测分析, 客户画像, 市场营销, 机器学习, 数据挖掘, 客户流失
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动情况以及是否参与了定期存款活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了月份信息，可推测为一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙的银行机构。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有信用违约、账户余额、是否有住房贷款、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、与先前营销活动的关系等多个维度，目标变量为客户是否订阅了定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模处理。数据已进行清洗和整理，可以直接用于分析。
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流失预测等研究。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、客户生命周期价值分析、营销活动效果评估等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险控制和客户流失预测等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化产品推荐，提高客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与参与定期存款之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销活动，提升客户转化率和客户留存率。
