金融服务不平等性分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：金融服务,消费者投诉,公平性,时间序列,地域分布,行业分析
数据概述
本数据集来自美国消费者金融保护局（CFPB），包含了消费者针对银行账户和信用卡服务的投诉记录。数据涵盖了消费者投诉的具体内容、产品类型、问题分类、公司回应、地理位置等关键信息，时间跨度覆盖了多个年度，提供了消费者在金融服务领域中的真实体验。数据集分为两个主要部分：
1. Bank_Account_or_Service_Complaints.csv：银行账户和服务相关的投诉记录；
2. Credit_Card_Complaints.csv：信用卡相关的投诉记录。
数据集中的每个记录包含以下字段：
- Date received：投诉收到的日期；
- Product：投诉涉及的金融产品类型；
- Sub-product：产品子类别；
- Issue：消费者投诉的主要问题；
- Sub-issue：问题的子类别；
- Consumer complaint narrative：消费者投诉的具体描述；
- Company public response：公司针对投诉的公开回应；
- State：投诉提交的州；
- ZIP code：投诉提交的邮政编码；
- Tags：与投诉相关的标签；
- Submitted via：投诉提交的渠道（例如在线、邮件等）；
- Date sent to company：投诉发送给公司的时间；
- Company response to consumer：公司对消费者的回应；
- Timely response?：公司是否及时回应了投诉（布尔值）；
- Consumer disputed?：消费者是否对公司的回应提出异议（布尔值）。
数据集中的字段描述详细，能够帮助研究人员和政策制定者深入理解消费者在金融服务中的体验和面临的挑战。
数据用途概述
该数据集适用于以下场景：
1. 金融服务公平性分析：通过分析投诉数据，识别不同群体（如种族、年龄、地理位置等）在金融服务中的不平等现象，推动政策改善和行业变革。
2. 客户服务优化：研究投诉响应时间、处理方式和消费者满意度，帮助企业提升客户服务质量和客户体验。
3. 政策制定与监管：为监管机构提供数据支持，帮助制定更公正和有效的金融政策，保护消费者权益。
4. 行业趋势研究：通过时间序列和地域分布分析，了解金融服务投诉的变化趋势，为行业改进提供数据依据。
5. 教育与培训：可用于学术研究和教育培训，帮助研究人员和学生了解金融服务中的真实问题和解决方案。
此外，数据集中的字段信息丰富，适合用于机器学习建模，例如预测公司是否能及时回应投诉，或分析哪些因素可能导致消费者对回应提出异议，从而支持更精准的决策和改进措施。
示例研究方向
1. 区域差异分析：识别投诉数量最高的州或地区，为当地金融教育和意识提升活动提供依据。
2. 投诉响应改进：分析投诉调查趋势，优化公司对消费者的响应时间和准确性，提升客户满意度。
3. 预测建模：构建机器学习模型，预测公司是否能及时回应消费者投诉，为服务流程改进提供参考。
数据特点
- 时间跨度：覆盖多个年度，支持时间序列分析。
- 地域分布：包含美国各州及邮政编码，支持地域差异研究。
- 字段丰富：包含投诉内容、产品类型、问题分类、公司回应等详细信息，为多维度分析提供数据支持。
- 公平性关注：重点关注金融服务中的不平等现象，适合用于公平性和消费者权益保护研究。
数据价值
本数据集为研究金融服务领域的消费者体验提供了宝贵的信息来源，有助于识别和解决金融服务中的不平等问题，推动行业改进和政策优化。无论是学术研究、政策制定还是企业服务改进，该数据集都具有重要的参考价值。
通过分析这些投诉数据，研究人员可以更全面地了解消费者在金融服务中的实际体验，从而推动更公平和透明的金融环境建设。
以上是对该数据集的简明概述，希望对数据使用者快速理解数据集的组成和价值有所帮助。
