客户金融产品使用行为预测数据集ClientFinancialProductUsageBehaviorPrediction-tijlcoenen
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 金融产品, 银行数据, 客户画像, 预测模型, 数据分析, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户数据，记录了客户对各类金融产品的使用情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但包含客户的“customer_since_all”和“customer_since_bank”字段，暗示了客户关系建立的时间信息。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但可推断为特定银行的客户数据。
数据维度：数据集包含多个客户相关的属性，包括：客户ID（client_id），客户是否开通网银（homebanking_active，has_homebanking），客户是否购买保险产品（has_insurance_21, has_insurance_23, has_life_insurance_fixed_cap, has_life_insurance_decreasing_cap, has_fire_car_other_insurance），客户是否拥有贷款（has_personal_loan, has_mortgage_loan），客户拥有的账户类型（has_current_account, has_pension_saving, has_savings_account, has_savings_account_starter, has_current_account_starter），各类金融产品的余额信息（bal_insurance_21, bal_insurance_23, cap_life_insurance_fixed_cap, cap_life_insurance_decreasing_cap, prem_fire_car_other_insurance, bal_personal_loan, bal_mortgage_loan, bal_current_account, bal_pension_saving, bal_savings_account, bal_savings_account_starter, bal_current_account_starter），客户访问相关渠道的统计信息（visits_distinct_so, visits_distinct_so_areas），客户注册信息（customer_since_all, customer_since_bank, customer_gender, customer_birth_date, customer_postal_code）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_month_1.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但推测为金融机构的客户行为记录。已进行数据清洗和标准化处理。
该数据集适合用于客户行为分析、金融产品推荐和风险评估等领域。
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：适用于金融行为分析、客户细分、产品推荐等学术研究，例如客户生命周期价值分析、不同客户群体对金融产品的偏好分析等。
行业应用：为银行业、保险业等金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构制定产品推广策略、优化客户服务，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为金融数据分析、客户关系管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户行为和金融产品之间的关系。
此数据集特别适合用于探索客户使用金融产品的规律，预测客户未来可能使用的产品，从而提高营销效率和客户体验。
