银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-luciendiklangueleo
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, 数据挖掘, 客户画像, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行的客户数据，记录了银行营销活动中客户的个人信息、社会经济背景以及是否成功订阅定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，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的银行客户。
数据维度：包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、默认情况、住房情况、贷款情况、联系方式、联系月份、联系星期、联系时长、联系次数、之前联系的天数、之前联系的次数、之前联系的结果、就业变化率、消费者物价指数、消费者信心指数、3个月的欧元银行同业拆借利率、就业人数以及是否订阅定期存款（y）等多个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-additional-full.csv，便于数据分析和建模处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和风险评估等领域。
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、客户关系管理和金融领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销效果评估等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理、个性化营销、风险控制和产品推荐等。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化产品推广，提高客户满意度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和市场营销课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于预测客户是否会订阅定期存款，从而帮助银行优化营销活动，提高转化率。
