Bank marketing dataset#

datasets 名#

bank_marketing

作成されるテーブル#

table_name

count

bank_marketing

41188

bank_marketing_train

28831

bank_marketing_test

12357

データセット#

age

job

marital

education

default

housing

loan

contact

month

day_of_week

campaign

pdays

previous

poutcome

emp.var.rate

cons.price.idx

cons.conf.idx

euribor3m

nr.employed

y

0

56

housemaid

married

basic.4y

no

no

no

telephone

may

mon

1

999

0

nonexistent

1.1

93.994

-36.4

4.857

5191

no

1

57

services

married

high.school

unknown

no

no

telephone

may

mon

1

999

0

nonexistent

1.1

93.994

-36.4

4.857

5191

no

2

37

services

married

high.school

no

yes

no

telephone

may

mon

1

999

0

nonexistent

1.1

93.994

-36.4

4.857

5191

no

3

40

admin.

married

basic.6y

no

no

no

telephone

may

mon

1

999

0

nonexistent

1.1

93.994

-36.4

4.857

5191

no

4

56

services

married

high.school

no

no

yes

telephone

may

mon

1

999

0

nonexistent

1.1

93.994

-36.4

4.857

5191

no

背景#

UC Irvine Machine Learning Repository から提供されているデータセット。

このデータは、ポルトガルの銀行機関のダイレクト・マーケティング・キャンペーンに関するものである。マーケティング・キャンペーンは電話によるものであった。商品(銀行定期預金)を申し込むか(はい)、申し込まないか(いいえ)を判断するために、同じ顧客と複数回接触する必要があった。

カラム#

#

Column

Dtype

説明

——

—–

0

age

Int8

年齢

1

job

string

職種

2

marital

string

結婚の有無

3

education

string

教育

4

default

string

クレジットが不履行になっているか

5

housing

string

住宅ローンの有無

6

loan

string

パーソナルローンの有無

7

contact

string

連絡方法

8

month

string

直近コンタクトした月

9

day_of_week

string

直近コンタクトした曜日

10

duration

Int16

前回のコンタクトからの期間

11

campaign

Int8

キャンペーン期間中およびこのクライアントのために行われたコンタクト数

12

pdays

Int16

以前のキャンペーンで最後にクライアントと接触してから経過した日数

13

previous

Int8

このキャンペーンの前に、このクライアントのために行われたコンタクトの数

14

poutcome

string

前回のマーケティング・キャンペーンの結果

15

emp.var.rate

float32

16

cons.price.idx

float32

17

cons.conf.idx

float32

18

euribor3m

float32

19

nr.employed

float32

20

y

string

(今回のキャンペーンである)定期預金を契約したかどうか

カラム値のバリエーション#

col

unique

0

age

[56, 57, 37, 40, 45, 59, 41, 24, 25, 29, 35, 5…

1

job

[housemaid, services, admin., blue-collar, tec…

2

marital

[married, single, divorced, unknown]

3

education

[basic.4y, high.school, basic.6y, basic.9y, pr…

4

default

[no, unknown, yes]

5

housing

[no, yes, unknown]

6

loan

[no, yes, unknown]

7

contact

[telephone, cellular]

8

month

[may, jun, jul, aug, oct, nov, dec, mar, apr, …

9

day_of_week

[mon, tue, wed, thu, fri]

10

duration

[261, 149, 226, 151, 307, 198, 139, 217, 380, …

11

campaign

[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 19…

12

pdays

[999, 6, 4, 3, 5, 1, 0, 10, 7, 8, 9, 11, 2, 12…

13

previous

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]

14

poutcome

[nonexistent, failure, success]

15

emp.var.rate

[1.1, 1.4, -0.1, -0.2, -1.8, -2.9, -3.4, -3.0,…

16

cons.price.idx

[93.994, 94.465, 93.91799999999999, 93.444, 93…

17

cons.conf.idx

[-36.4, -41.8, -42.7, -36.1, -40.4, -42.0, -45…

18

euribor3m

[4.857, 4.856, 4.855, 4.859, 4.86, 4.858000000…

19

nr.employed

[5191.0, 5228.1, 5195.8, 5176.3, 5099.1, 5076….

20

y

[no, yes]