银行营销 数据源 链接到数据集： : 背景与目标 该数据与葡萄牙银行机构的直接营销活动（电话）有关。 分类的目的是预测客户是否将认购定期存款（变量y）。 过程 数据预处理 建模与特征选择 结论 在训练了数据并在几种模型上进行了测试之后，我们可以得出结论，将特征选择与Lasso结合使用进行Logistic回归是预测客户是否将订购定期存款的最佳模型。

银行产品营销活动 它由一个在python的jupyter笔记本中完成的，基于贷款预测模型的项目组成，该模型包含5000个银行客户的数据集。

Bank Marketing Dataset is related with direct marketing campaigns (phone calls) of a Portuguese banking institution.本数据集源自葡萄牙银行机构的一项电话营销活动。 bank-full.csv bank.csv bank-additional.csv bank-additional-full.csv

葡萄牙银行营销数据集 笔记： 该项目由书面作者:copyright:版权所有，因此任何材料都不能直接复制。 如果您想使用任何代码，图片或书面分析，请发送电子邮件至： 文件中已明确引用了项目中使用的任何材料-使用这些资源没有任何限制（除非那些作者另有说明）。 项目概况： 一家葡萄牙银行机构开展了直接营销活动，以评估客户是否会订阅某种产品（银行定期存款）。 市场营销活动基于电话，有时需要与同一个客户进行多次联系。 main_data.csv数据集包含与19个不同变量联系的所有客户的数据。 表1中提供了这些变量的描述。prior_campaigns.csv数据集包含先前活动中的4个不同变量。 项目目的： 分析这些数据，解释任何分析和结论。 这包括从数据中获得的定量（探索性数据分析或汇总统计）和定性（解释和上下文）见解。 我们希望帮助银行预测哪些类型的客户更倾向于认购银行定期存款，即要锁定谁，以及特定客户

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目录 一、银行数字营销的新局面 银行业数字化与数字营销的关系 银行业推进数字营销建设的紧迫性 银行业数字营销时代的特征 银行业数字营销促进政策回顾 二、银行数字营销的执行现状 银行数据化营销闭环建设情况 银行电子渠道建设水平 基于数字营销的获客与销售现状 基于数字营销的品牌营销现状 个人用户对银行数字营销的感知 三、银行数字营销的破局之道 搭建数字营销支持体系，提升数据化营销闭环 的运转与迭代效率 以用户为核心，优化用户标签体系，使数字营 销的精准性更上层楼 重视金融科技与营销科技的结合，以数字营销 赋能差异化竞争优势的建立，并拓展客户感兴. 趣的数字营销渠道和内容形式 引入营销科技服务商，缩短数据化营销闭环打 造工期，优化成本投入 从精细化运营的的角度出发，通过运营与营销 的有机组合，创造更多客户价值

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