写出以下实验代码、实验项目:银行业潜在存款客户精准营销 项目性质:综合型 二、实目的: 利用数据挖掘技术，对银行已有数据进行分析，对客户进行识别，对客户是否能够进行存款精准营销 三、实验内容: 1、根据相关的信息预测通过电话推销，用户是否会在银行进行存款2、数据bank.csv，约4520条数据，17个属性值提示: 17 个属性，分别是年龄，工作类型，婚姻状况，受教育背景，信用情况，房贷，个人贷款，联系电话是手机还是固定电话,最后联系月份，最后联系日，通话持续时间，本次活动中联系的次数，最后一次接触距离上一次接触的时间，以前的活动中联系的次数，上一次活动成功与否，是否会进行存款

下面是一个简单的数据挖掘实验代码，实现对银行业潜在存款客户进行精准营销的预测。

代码实现：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据
data = pd.read_csv('bank.csv', delimiter=';')

# 数据预处理
le = LabelEncoder()
data['job'] = le.fit_transform(data['job'])
data['marital'] = le.fit_transform(data['marital'])
data['education'] = le.fit_transform(data['education'])
data['default'] = le.fit_transform(data['default'])
data['housing'] = le.fit_transform(data['housing'])
data['loan'] = le.fit_transform(data['loan'])
data['contact'] = le.fit_transform(data['contact'])
data['month'] = le.fit_transform(data['month'])
data['poutcome'] = le.fit_transform(data['poutcome'])
data['deposit'] = le.fit_transform(data['deposit'])

# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
clf = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测结果
y_pred = clf.predict(X_test)

# 评估模型
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)

实验项目：银行业潜在存款客户精准营销

项目性质：综合型

实验目的：利用数据挖掘技术，对银行已有数据进行分析，对客户进行识别，对客户是否能够进行存款精准营销。

实验内容：

1. 根据相关的信息预测通过电话推销，用户是否会在银行进行存款。
2. 使用数据集bank.csv，约4520条数据，17个属性值。其中，包括客户的年龄、工作类型、婚姻状况、受教育背景、信用情况、房贷、个人贷款、联系电话是手机还是固定电话、最后联系月份、最后联系日、通话持续时间、本次活动中联系的次数、最后一次接触距离上一次接触的时间、以前的活动中联系的次数、上一次活动成功与否，以及客户是否会进行存款。

提示：17个属性，分别是年龄，工作类型，婚姻状况，受教育背景，信用情况，房贷，个人贷款，联系电话是手机还是固定电话，最后联系月份，最后联系日，通话持续时间，本次活动中联系的次数，最后一次接触距离上一次接触的时间，以前的活动中联系的次数，上一次活动成功与否，是否会进行存款。