银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-kishankulkarni
数据来源：互联网公开数据
标签：营销预测, 客户行为分析, 银行, 客户流失, 风险评估, 分类模型, 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，但可推断为银行营销活动期间的数据记录。
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、上次联系后的天数、上次营销活动的结果等多个特征。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-marketing-dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行预处理，方便直接使用。
该数据集适合用于客户行为预测、营销活动效果评估、客户流失分析等。
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、客户细分等领域的学术研究。
行业应用：为银行业务部门提供数据支持，特别是在精准营销、客户关系管理、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，预测客户是否会订阅定期存款，从而提高营销活动的ROI。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为模式。
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，帮助用户实现精准营销、提升客户满意度、优化银行运营效率等目标。
