客户交易与画像分析数据集CustomerTransactionandProfileAnalysisDataset-kevenfernandez
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 交易数据, 客户画像, 零售行业, 行为分析, 数据挖掘, 风险评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自零售行业的客户交易和客户画像相关数据，记录了客户的交易行为、个人属性和地理位置信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含“ubigeo”字段，推测可能与地理位置有关。
数据维度：
01dataBaseTrainTrxRec.csv：包含交易日期（fechaOper）、客户编码（codCliente）、交易类型（codGiro）、商户编码（codEstab）、商户地理位置（flagLimaProvEstab, ubigeoEstab）、交易数量（ctdTrx）和交易金额评分（ratingMonto）等字段。
02dataBasePerfilRec.csv：包含客户编码（codCliente）、年龄段（rangoEdad）、收入范围（rangoIngreso）、性别标识（flagGenero）、客户地理位置（flagLimaProvCliente, ubigeoCliente）、产品持有数量范围（rangoCtdProdAct, rangoCtdProdPas, rangoCtdProdSeg）、是否为BXI客户（flagBxi）以及不同实体卡的余额（saldoTcEntidad1-4）等字段。
03dataBaseTestRec.csv：包含客户和商户的组合编码（codClienteCodEstab）。
05dataBaseTestKeyRec.csv：包含客户编码（codCliente）和商户编码（codEstab）的对应关系。
数据格式：CSV格式，包含四个CSV文件，文件命名清晰，方便数据关联和分析。
该数据集适合用于客户行为分析、客户细分、风险评估和个性化推荐等领域的研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于零售行业客户行为分析、客户生命周期价值评估、以及欺诈检测等方面的学术研究。
行业应用：为零售企业、银行、金融机构等提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持企业进行客户细分、产品推荐、定价策略优化以及风险管理等决策。
教育和培训：作为数据分析、商业智能、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户行为和数据驱动的决策过程。
此数据集特别适合用于探索客户交易行为与客户属性之间的关系，以及构建客户画像，从而实现精准营销和风险控制等目标。
