银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-pankajpatil8652
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 银行营销, 客户流失, 市场营销, 风险评估, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的客户营销活动数据，记录了与客户相关的各类信息及其对营销活动的响应情况，可用于分析客户行为特征和预测营销活动的效果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推测为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据来源于葡萄牙银行机构，主要反映葡萄牙地区的客户行为特征。
数据维度：数据集包含17个字段，包括客户的基本信息（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有违约记录、余额等）、与营销活动相关的信息（如联系方式、联系天数、联系月份、联系时长、活动联系次数、上次活动联系天数、上次活动结果等）以及客户是否订阅定期存款（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-full (1).csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据集，未标明具体来源。数据已进行标准化处理，方便直接用于数据分析。
该数据集适合用于客户行为分析、营销活动效果评估、客户流失预测等领域的分析和建模。
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（CRM）等领域的学术研究，如客户细分、营销活动效果评估、客户流失预测等。
行业应用：为银行业、金融机构提供数据支持，尤其是在客户画像构建、个性化营销策略制定、风险评估等方面。
决策支持：支持银行机构优化营销活动，提高营销效率，降低客户流失率，实现精准营销。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、市场营销等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为分析，掌握数据建模技巧。
此数据集特别适合用于探索客户特征与营销活动响应之间的关系，预测客户是否会订阅定期存款，从而优化营销策略，提高营销活动的投资回报率。
