핀테크 실습데이터 : 정기예금 데이터 (야금예금 프로젝트 관련)
데이터 다운받기 / CSV에서 데이터 구분이 세미콜론(:)일 경우
은행(BANK) 데이터 세부정보
데이터 개요 (표본수 41,118개, 변수 21개)
데이터 주요 변수 설명
데이터 다운받기 / CSV에서 데이터 구분이 세미콜론(:)일 경우
은행(BANK) 데이터 세부정보
데이터 개요 (표본수 41,118개, 변수 21개)
포르투갈 은행의 직접 마케팅 캠페인 (전화 통화)과 관련이 있습니다. 분석 목표는 고객이 정기 예금(변수 y)을 가입할지 여부를 예측하는 것입니다.
개요 : 데이터는 포르투갈 은행 기관의 직접 마케팅 캠페인 (전화 통화)과 관련이 있습니다. 분류 목표는 고객이 정기예금(변수 y)을 가입할지 여부를 예측하는 것입니다.
데이터 세트 정보 : 이 데이터는 포르투갈 은행 기관의 직접 마케팅 캠페인과 관련이 있습니다. 마케팅 캠페인은 전화 통화를 기반으로 했습니다. 제품 (은행 입금)이 구독 ( '예') 또는 구독되지 않은 ( '아니오') 경우에 액세스하려면 동일한 고객에 대한 두 번 이상의 연락이 필요했습니다.
데이터 분류 정보 :
#1 Bank client data(은행 고객 데이터)
age : 나이 (숫자)
job : 직업 유형 (범주 : '관리자', '노동자', '기업가', '주부', '관리', '퇴직', '자영업',
'서비스', '학생', ' 기술자 ','실직 ','알 수 없음 ')
marital : 혼인 상태 (범주 : '이혼 한', '혼인 된', '단일', '알 수없는';
* 참고 : '이혼 '은 이혼 또는 사별(미망인)을 의미합니다)
education : basic.4y', 'basic.6y', 'basic.9y', 'high.school', 'illiterate',
'professional.course', 'university.degree', 'unknown')
*포루투칼 은행이기 때문에 우리나라와 교육체계가 다릅니다.
default(기본) : 기본적으로 크레딧이 있습니까? (범주 : '아니오', '예', '알 수 없음')
hosung : 주택 융자가 있습니까? (범주 : '아니오', '예', '알 수 없음')
loan : 개인 대출이 있습니까? (범주 : '아니오', '예', '알 수 없음')
#2 Related with the last contact of the current campaign(현재 캠페인과 관련해서 최근 연락 내역)
contact : 연락처 통신 유형 (범주 : '휴대폰', '전화')
month : 연락 월(범주 : 'jan', 'feb', 'mar', ..., 'nov', 'dec')
Day_of_week : 마지막 연락한 요일 (범주 : 'mon', 'tue', 'wed', 'thu', 'fri')
Duration : 마지막 연락 기간 (초)입니다 (숫자)
※ 중요 :
*이 값은 출력 대상(y)에 큰 영향을 줍니다 (예 : duration = 0이면 y = 'no' 예를 들어 바로 수신거부 하면 캠페인 대상에서 제외).
** 통화가 수행되기 전에 기간을 알 수 없습니다.예측 모델을 갖고 분석할 경우에는 이 변수는 제외시켜야 합니다.
#3 다른 속성들(Other attributes)
campaign :이 캠페인을 위해 연락한 횟수 (숫자, 마지막 컨택 포함)
Pdays : 고객이 이전 캠페인에서 마지막으로 연락 한 후 경과 한 일 수 (숫자)
*999는 고객이 이전에 연락하지 않았음 의미)
previous :이 캠페인 및이 고객에 대해 수행 된 연락처 수 (숫자)
Poutcome : 이전 마케팅 캠페인의 결과 (범주 : '실패', '존재하지 않음', '성공')
Social and economic context attributes(사회적 및 경제적 맥락 속성)
emp.var.rate : 고용 변동률-분기 별 지표 (숫자)
Cons.price.idx : 소비자 물가 지수-월별 지표 (숫자)
Cons.conf.idx : 소비자 신뢰 지수-월별 지표 (숫자)
nr_employed : 직원 수-분기 별 지표 (숫자)
y(출력 변수) (목표, 종속변수) : 정기예금 가입
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