银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-suyasha
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, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘, 分类预测
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙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：数据未明确标注具体时间范围，但提供了月份信息，暗示了时间序列的属性。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行，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、是否有信用违约、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（日、月）、联系时长、在本次活动中联系的次数、上次活动后经过的天数、上次活动的结果等多个字段。其中，"y"字段为目标变量，表示客户是否订阅了定期存款（yes/no）。
数据格式：CSV格式，文件名为s3796079_Data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果预测和客户流失预警等研究。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销策略优化等。
行业应用：可以为银行和其他金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略、优化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和市场营销等相关课程的实训材料，帮助学生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，提升营销活动的效率和ROI。
