银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-shudufhadzoramuada
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, 分类算法, 机器学习, 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数据，记录了客户在银行营销活动中的行为表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可以推断为银行营销活动期间的数据。
地理范围：数据主要来源于葡萄牙银行，反映了该银行客户的行为特征。
数据维度：数据集包含多个属性，涵盖客户人口统计学信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、客户账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与客户的联系方式（如联系方式、联系天数、联系月份、联系时长、联系次数等）、以及营销活动的结果（即客户是否成功订阅定期存款）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含bank.csv和bank-full.csv两个文件，均包含17个字段，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于UCI机器学习库，已进行标准化和初步清洗。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略优化和预测模型构建。
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：适用于客户细分、营销活动效果评估等领域的学术研究，如客户流失预测、客户响应预测等。
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（CRM）、市场营销活动优化、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销策略，优化资源分配，提升营销活动的投资回报率（ROI）。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习、市场营销等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握客户行为分析方法。
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，提升营销活动的精准度和效率。
