Bank Telemarketing 银行电话营销数据

#### 背景描述
该数据集包含有关葡萄牙银行机构直接营销活动的信息。营销活动基于电话。为了评估产品（银行定期存款）是否会被认购，通常需要与同一客户进行多次联系。

**如何使用数据集**
该数据集非常适合那些想要预测银行电话营销活动是否成功的人。数据包括年龄、工作、婚姻状况、教育、违约状况、余额、住房状况、贷款状况、联系信息、联系的星期几、联系的月份、最后一次联系的持续时间、竞选期间的联系人数、自上次联系结果和每个客户的成功结果（是/否）以来的天数。有了所有这些数据，您就可以创建一个模型来准确预测潜在客户是否会订阅定期存款。

**研究思路**
该数据集可用于预测营销活动的成功，确定哪些客户最有可能对营销活动做出积极响应，或确定哪些营销策略最有效

#### 数据说明
总共有四个数据集：bank-additional-full.csv（41188 个示例，有 20 个输入）、bank-additional.csv（10% 的示例有 20 个输入）、bank-full.csv（所有示例有 17 个输入） , 和 bank.csv（10% 的示例有 17 个输入）。

- index：行的索引。
- 年龄：人的年龄。
- 工作：人的工作。
- marital：这个人的婚姻状况。
- 教育：人的受教育程度。
- default：此人是否有违约信用。
- 平衡：人的平衡。
- 住房：该人是否有住房贷款。
- 贷款：此人是否有个人贷款。
- 联系人：此人的联系人通讯类型。
- day：最后一次联系的星期几。
- 月份：最后一次联系的月份。
- 持续时间：最后一次联系的持续时间，以秒为单位。
- 活动：在此活动期间并为此客户执行的联系数量。
- pdays：从上一个活动中最后一次联系客户之后经过的天数。
- 上一个：在此活动之前和为此客户执行的联系数量。
- poutcome：上一次营销活动的结果。
- y：客户是否订阅了定期存款
#### 数据来源
XPRIZE Foundation
#### 问题描述
分类目标是根据可用的输入变量预测客户是否会订阅（是/否）定期存款。