银行营销客户行为预测数据集BankMarketingCustomerBehaviorPrediction-mrushan3
数据来源：互联网公开数据
标签：银行营销, 客户行为, 市场营销, 客户细分, 预测模型, 机器学习, 客户画像, 商业智能
数据概述：
该数据集包含来自葡萄牙银行机构的营销活动相关数据，记录了客户的基本信息、银行产品订阅情况以及营销活动的结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内的营销活动记录。
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。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户的人口统计学特征（如年龄、职业、婚姻状况、教育程度、是否有信用卡等）、账户信息（如余额、是否有住房贷款、是否有个人贷款）、与客户的联系方式、营销活动的相关信息（如联系天数、联系月份、联系时长、联系次数、上次联系天数、上次联系结果）以及客户是否订阅银行产品（响应）。
数据格式：CSV格式，文件名为bank-marketing.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于银行营销活动记录，已进行数据清洗和匿名化处理。
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：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、精准营销、风险控制等方面。
决策支持：支持银行制定更有效的营销策略，优化客户服务，提高盈利能力。
教育和培训：作为数据科学、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深入理解客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索客户特征与银行产品订阅之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化营销策略，提升客户满意度。
