银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-abdallaahmedzwedy
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 银行营销, 客户画像, 预测模型, 信用风险, 机器学习, 营销策略, 数据分析
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，但可以推断为银行在特定时间段内收集的客户行为数据。
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特征。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户的人口统计学信息（年龄、职业、婚姻状况、教育程度等）、账户信息（是否有违约记录、余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款等）、与银行的联系方式、联系的日期和时长、联系次数、之前营销活动的结果以及客户是否订阅了定期存款产品（y）。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank_dataset.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于银行的客户管理系统，经过匿名化和脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销策略优化和信用风险评估等领域。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、用户流失预测等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其在制定个性化营销策略、提升客户满意度、降低运营成本等方面。
决策支持：支持银行制定更精准的营销方案，优化客户关系管理，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融数据分析、营销分析、机器学习等课程的实训材料，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产品，从而优化银行的营销资源分配，提升营销效果。
