银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-egeakyol
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 客户画像, 市场营销, 预测模型, 机器学习, 数据挖掘, 银行
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、银行产品相关信息以及客户是否成功订阅定期存款的信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常被认为是针对特定银行客户群体。
数据维度：包括客户年龄（age）、职业（job）、婚姻状况（marital）、教育程度（education）、是否有信用违约（default）、账户余额（balance）、是否有住房贷款（housing）、是否有个人贷款（loan）、联系方式（contact）、最后一次联系日期（day, month）、最后一次联系时长（duration）、联系次数（campaign）、上次活动后经过的天数（pdays）、之前的联系次数（previous）、上次活动的结果（poutcome）以及客户是否订阅定期存款（y）等。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行营销活动记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、市场营销策略制定和预测模型构建。
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：适用于市场营销、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、行为预测、营销活动效果评估等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理、营销活动优化、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定个性化的营销策略，提升营销效率和客户满意度。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于探索客户特征与订阅定期存款之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升营销活动的成功率。
