Documentation — Marketing Bancaire & Indicateurs Financiers

Sommaire

Description

Données de campagne marketing bancaire avec taux d'acceptation d'un dépôt à terme. Combiné à des indicateurs économiques (taux emploi, euribor). Modélisation de la conversion client et ROI campagnes.

Dictionnaire des variables

Comment utiliser ce dataset

import pandas as pd

# Charger le dataset
df = pd.read_csv("URL_DU_FICHIER")

# Aperçu rapide
print(df.shape)        # (41188, 21)
print(df.dtypes)
print(df.describe())
df.head(10)

# Variable cible
X = df.drop(columns=["y"])
y = df["y"]

# Charger le dataset
df <- read.csv("URL_DU_FICHIER", stringsAsFactors = FALSE)

# Aperçu rapide
dim(df)          # 41188 x 21
str(df)
summary(df)
head(df, 10)

# Variable cible
y <- df$y
X <- df[, !names(df) %in% c("y")]

# Télécharger le dataset
curl -L -o "marketing_bancaire_&_indicateurs_financiers.csv" \
  "URL_DU_FICHIER"

# Vérification (nombre de lignes)
wc -l "marketing_bancaire_&_indicateurs_financiers.csv"

Citation & Licence

Format BibTeX

@dataset{marketing_bancaire_indicateurs_financiers_2026,
  title  = {Marketing Bancaire & Indicateurs Financiers},
  author = {StochastiQdata},
  year   = {2026},
  url    = {https://stochastiqdata.com/modeling/93aa813d-3449-46ac-bb3f-c7583ae2e5b4},
  note   = {Dataset pour actuaires}
}

Format APA

StochastiQdata. (2026). Marketing Bancaire & Indicateurs Financiers [Dataset].
  https://stochastiqdata.com/modeling/93aa813d-3449-46ac-bb3f-c7583ae2e5b4