银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-sharathchandra4545
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 客户画像, 市场营销, 客户流失, 预测模型, 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数据，记录了与客户相关的各种属性以及客户是否成功订阅了定期存款产品的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可以推断为特定时期的客户营销活动记录。
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：数据集包含了客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、账户余额、是否有房贷、是否有贷款、联系方式、最后一次联系时间、联系时长、联系次数、联系前活动状态等多个维度的数据，以及客户是否订阅定期存款产品（y）的标签。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，经过整理和清洗，适合用于客户行为分析和预测建模。
该数据集适合用于客户细分、客户流失预测、营销活动效果评估等。
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、营销活动效果评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为金融行业（尤其是银行）提供数据支持，特别是在优化营销策略、提升客户满意度、降低客户流失率等方面。
决策支持：支持银行机构进行数据驱动的决策，例如个性化营销活动设计、产品推荐、风险评估等。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入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产品订阅之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升营销效果。
