通过python完成一个与某金融机构的营销活动有关的数据集，这些营销活动是基于电话的。通常情况下， 需要对同一客户进行一次以上的联系，以便了解该金融产品是否会被认购（“yes”）或不（“no”）。

你可以使用 Python 来完成这个任务。首先，你需要准备好数据集，其中应包含每次联系的信息，例如日期、时间、客户姓名、联系人姓名、电话号码、认购结果等。你可以使用 Python 的 csv 模块来读取和写入 CSV 文件，或者使用 Pandas 库来加载和处理数据集。

然后，你可以使用 Python 中的统计和可视化库（如 NumPy、Matplotlib、Seaborn 等）来分析数据集。你可以统计不同时间段内的联系次数、不同客户的认购率、不同联系人的联系成功率等。你还可以创建图表和报告来展示统计结果，以便更好地理解数据。

最后，你可以使用机器学习算法（如决策树、随机森林、支持向量机等）来预测未来的认购结果。你可以使用 Python 中的机器学习库（如 scikit-learn）来训练和测试模型，并使用模型来预测新的数据。