ModelCube（modelcube.cn）是博雅数智自主研发的一站式人工智能科研平台。为全国高校和科研机构的大数据和人工智能科研团队提供一站式科研服务。基于MLOps的实践和企业核心技术，实现了科研场景中全类型数据管理与标注，实验环境快速获取与灵活定制，模型的全生命周期管理，科研成果的管理与发布，以及 AI驱动的论文检索和学习等功能。
介绍
银行营销数据集可以用来进行定期存款预测，为下一次营销活动寻找最佳的改进策略。银行必须分析上次进行的营销活动，并确定有助于找到结论的模式，以便制定未来的战略。
字段说明
| 字段 | 说明 |
|---|---|
| age | 年龄 |
| job | 工作类型，admin（管理员）,blue-collar（蓝领）,entrepreneur（企业家）,housemaid（家庭主妇）,management（管理者）,retired（退休）,self-employed（自由职业）,services（服务）,student（学生）,technician（技术员）,unemployed（待业）,unknown（未知） |
| marital | 婚姻状况，divorced（离婚或丧偶）,married（已婚）,single（单身）,unknown（未知） |
| education | 受教育程度，basic.4y，basic.6y，basic.9y，high.school，illiterate，professional.course，university.degree，unknown |
| default | 是否违约，yes（是），no（否），unknown（未知） |
| balance | 信用卡余额 |
| housing | 是否有住房贷款，yes（是），no（否），unknown（未知） |
| loan | 是否有个人贷款，yes（是），no（否），unknown（未知） |
| contact | 联系人通讯类型，cellular（蜂窝），telephone（电话），unknown（未知） |
| day | 一周中的最后联系日 |
| month | 一年中的最后联系月 |
| duration | 最后一次接触持续时间，以秒为单位 |
| campaign | 在广告活动期间和客户执行的联系次数 |
| pdays | 上一次广告活动最后一次联系客户以来经过的天数 |
| previous | 竞选前，客户端（数字）进行接触的次数 |
| poutcome | 以前的营销活动，other（失败），unknown（未知），success（成功） |
| deposit | 目标客户是否已订阅定期存款，1（是），0（否） |
数据引用
[A Data-Driven Approach to Predict the Success of Bank Telemarketing] S. Moro, P. Cortez and P. Rita. Decision Support Systems, Elsevier, 62:22-31, June 2014.
数据文件
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http://modelcube.cn/dataset/dataset-detail/10248
