银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-salimaouamri
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 客户画像, 营销预测, 信用风险评估, 市场细分, 机器学习, 银行数据
数据概述：
该数据集包含来自银行营销活动的数据，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：数据集未明确标明具体时间范围，但可以推断是银行一段时间内的营销活动记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可以推测是银行的客户数据。
数据维度：包括客户的年龄、职业、婚姻状况、教育程度、信用情况、是否有房贷等基本信息，以及与银行的联系方式、联系时长、联系次数、上次营销活动结果、消费者物价指数、欧洲银行间同业拆借利率等经济指标，以及本次营销活动的结果（是否成功）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank_marketing.csv，方便数据分析和建模。数据已进行脱敏处理。
该数据集适合用于客户行为分析、营销效果评估和预测，以及信用风险评估等。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、营销策略优化、客户流失预测等。
行业应用：可以为银行及金融机构提供数据支持，特别是在制定营销策略、评估营销活动效果、识别高价值客户等方面。
决策支持：支持银行进行客户关系管理、风险评估、产品推荐等方面的决策。
教育和培训：作为市场营销、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和营销策略。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销结果之间的关系，帮助用户实现客户细分、提升营销效率和预测客户行为等目标。
