客户金融产品使用行为预测数据集CustomerFinancialProductUsageBehaviorPrediction-tijlcoenen
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 金融产品, 银行, 机器学习, 用户画像, 预测模型, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的金融产品使用情况数据，用于预测客户对各类金融产品的偏好和使用行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可推断为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可能来源于特定银行的客户群体。
数据维度：包括客户ID（client_id），以及客户的金融产品使用情况、账户余额、保险持有情况、贷款情况、账户活跃度等多个维度的数据。具体字段包括homebanking_active（是否开通网上银行）、has_homebanking（是否有网上银行）、has_insurance_21/23（是否持有保险产品）、has_life_insurance_fixed_cap/decreasing_cap（是否持有固定/递减型寿险）、has_fire_car_other_insurance（是否持有火灾、汽车等保险）、has_personal_loan/mortgage_loan（是否有个人/抵押贷款）、has_current_account/pension_saving/savings_account/starter（是否有活期账户、养老储蓄、储蓄账户、新手账户等）、bal_insurance_21/23（保险产品余额）、cap_life_insurance_fixed_cap/decreasing_cap（寿险保额）、prem_fire_car_other_insurance（火灾、汽车等保险保费）、bal_personal_loan/mortgage_loan/current_account/pension_saving/savings_account/starter（各类账户余额）、visits_distinct_so/areas（不同类型的访问次数）、customer_since_all/bank（成为客户的时长）、customer_gender/birth_date/postal_code（客户性别、出生日期、邮政编码）。
数据格式：CSV格式，文件名为test_month_1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于客户金融行为记录，经过匿名化处理，用于分析和预测。
该数据集适合用于客户细分、金融产品推荐、风险评估和客户生命周期价值分析等领域。
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：适用于金融科技、客户关系管理（CRM）等领域的研究，如客户细分、行为预测、产品推荐算法优化等。
行业应用：为银行、保险公司等金融机构提供数据支持，尤其在客户画像构建、个性化产品推荐、风险控制等方面。
决策支持：支持金融机构的营销策略优化、产品创新和客户服务提升。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训案例，帮助学生和从业者深入理解客户行为和金融市场。
此数据集特别适合用于预测客户对不同金融产品的需求，优化营销策略，提升客户满意度。
