银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-murali2020
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 营销预测, 银行, 客户流失, 信用评估, 决策树, 逻辑回归, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行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营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从月份信息推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行的客户。
数据维度：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、最后一次联系的日期、联系时长、联系次数、与前次活动联系的天数、之前活动的次数、前次活动的结果以及客户是否订阅定期存款（即营销活动结果）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理，便于后续分析。
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：适用于银行客户行为分析、营销策略优化、客户细分等研究，例如客户流失预测、交叉销售分析、个性化营销策略研究等。
行业应用：可以为银行业务提供数据支持，尤其是在客户关系管理、营销活动效果评估、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，提高营销活动的转化率，降低客户流失率。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为分析与预测。
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，帮助用户实现优化营销策略、提升客户满意度、提高盈利能力等目标。
