银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-jungeunlee0919
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 市场营销, 客户关系管理, 预测模型, 分类, 机器学习, 银行数据
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，记录了客户的基本信息、与银行的交互情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据数据内容推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，可以推断为葡萄牙地区的客户数据。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如客户年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有违约记录（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系的日期（day, month）、通话时长（duration）、联系次数（campaign）、与上一次活动的间隔天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上一次活动的结果（poutcome）以及客户是否订阅了定期存款（y）。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含bank.csv和bank-full.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。bank-names.txt 文件提供了数据集的字段说明。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，是公开的、经过整理的数据集。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略研究以及客户流失预测等领域。
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：适用于市场营销学、金融学等领域的学术研究，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、风险管理等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，提高营销活动的转化率和客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的教学案例，帮助学生和研究人员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结果之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化营销策略、提升客户满意度和忠诚度。
