Bank Marketing
Conjunto de datos de marketing utilizado para predecir si un cliente solicitará un depósito a plazo, basado en más de 40 000 llamadas telefónicas de prospección con variables socioeconómicas.
4 archivos CSV, incluida 1 versión completa con 41.188 filas y 20 columnas
Apache 2.0
Descripción
El conjunto de datos Bank Marketing recopila datos de campañas de marketing directo realizadas por un banco portugués. Cada línea representa una llamada telefónica realizada para promover un depósito a plazo, con información como la edad, la profesión, el estado civil, el historial bancario, etc. El objetivo es predecir si el cliente aceptará la oferta o no.
¿Para qué sirve este conjunto de datos?
- Entrene modelos de clasificación supervisados (por ejemplo, árbol de decisiones, regresión logística, bosque aleatorio)
- Optimiza las campañas de marketing en función de los perfiles de clientes con más probabilidades de suscribirse
- Analizar la influencia de las variables sociodemográficas en el comportamiento bancario
¿Se puede enriquecer o mejorar?
Sí, puede enriquecer el conjunto de datos añadiendo indicadores de comportamiento basados en datos reales o simulados (por ejemplo, historial de navegación, correos electrónicos de marketing). También es posible recodificar determinadas variables para hacerlas más utilizables (agrupamiento, codificación, etc.) o entrenar modelos con versiones reducidas para utilizarlas como puntos de referencia.
🔎 En resumen
🧠 Recomendado para
- Analistas de marketing
- Estudiantes de aprendizaje automático
- Demostraciones de puntuación de clientes
🔧 Herramientas compatibles
- Scikit-learn
- LightGBM
- Orange
- Jupyter
- Tableau
💡 Consejo
Pruebe diferentes combinaciones de variables para detectar los perfiles de clientes que son más sensibles a las llamadas telefónicas.
Preguntas frecuentes
¿Este conjunto de datos permite la segmentación de clientes?
Sí, es posible agrupar a los clientes por comportamiento, edad, profesión o respuestas anteriores para crear segmentos de marketing específicos.
¿Qué es la variable objetivo?
La variable objetivo es «y», que indica si el cliente ha aceptado («sí») o rechazado («no») el producto propuesto.
¿El conjunto de datos está adaptado a un proyecto de puntuación predictiva en la empresa?
Sí, es una excelente base de pruebas para experimentar o crear prototipos de sistemas de puntuación en un entorno bancario.
