银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-kellyandra
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 预测模型, 客户画像, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销, 客户流失
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户营销活动数据，记录了客户的基本信息、与银行的互动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，但从月份字段推测为一定时期内的客户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测为特定地区的银行客户。
数据维度：数据集包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、账户余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款、联系方式、最后一次联系时间（日、月）、联系次数、与上次活动的间隔天数、之前的活动次数、上次活动的结果以及客户是否成功订阅了定期存款（y）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理，用于预测客户是否会订阅定期存款。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估和预测模型构建。
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、客户关系管理和金融领域的学术研究，如客户细分、客户流失预测、营销活动优化等。
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、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定个性化的营销策略，优化客户服务，提高营销活动的投资回报率。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、市场营销等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了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。
