银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-rtxxtr
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, 市场营销, 客户关系管理, 数据挖掘, 机器学习, 客户流失
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，记录了客户的基本信息、与营销活动相关的特征以及客户是否成功订阅了定期存款产品。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为银行营销活动期间的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要针对葡萄牙地区的客户。
数据维度：数据集包含20个字段，包括：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），是否有住房贷款（housing），是否有个人贷款（loan），联系方式（contact），最后一次联系月份（month），最后一次联系的星期几（day_of_week），联系持续时间（duration），联系次数（campaign），过去联系的天数（pdays），之前联系次数（previous），过去营销活动的结果（poutcome），就业变化率（emp.var.rate），消费者物价指数（cons.price.idx），消费者信心指数（cons.conf.idx），3个月欧元区银行同业拆借利率（euribor3m），就业人数变化率（nr.employed），以及客户是否订阅定期存款（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的银行营销活动数据集，已进行匿名化处理，确保客户隐私。
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、客户关系管理、金融风控等领域的学术研究，如客户细分、营销活动优化、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行、保险等金融机构提供数据支持，特别是在客户获取、客户挽留、交叉销售等方面。
决策支持：支持营销部门制定更精准的营销策略，提高营销活动的ROI。
教育和培训：作为数据科学、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理解客户行为分析和预测。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销结果之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提高客户满意度和忠诚度。
