客户金融产品行为分析数据集CustomerFinancialProductBehaviorAnalysis-abbasattarwala29
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 金融产品, 风险评估, 收益分析, 客户画像, 产品推荐, 信用评分, 交易数据
数据概述：
该数据集包含客户金融产品使用相关数据，记录了客户的个人信息、金融产品持有情况以及交易行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了2019年和2020年的交易信息。
地理范围：数据未明确地理范围，但可推测为客户金融产品使用相关的市场。
数据维度：数据集包括以下关键字段：
score：客户行为评分，如“Not Relevant”。
user-id：客户唯一标识符。
user-age：客户年龄。
user-gender：客户性别。
user-nationality：客户国籍。
user-knowledge：客户金融知识水平。
user-loyalty：客户忠诚度。
user-loan：客户是否有贷款。
user-income：客户收入。
user-savings：客户储蓄金额。
user-properties：客户拥有的房产数量。
user-riskAversion：客户风险偏好。
user-marital：客户婚姻状况。
user-dependents：客户受抚养人数量。
user-pension：客户养老金。
product-type：产品类型，如“bond”（债券）。
product-risk：产品风险等级。
product-term：产品期限。
product-yield：产品收益等级。
transaction-id：交易唯一标识符。
year：交易年份。
month：交易月份。
数据格式：CSV格式，文件名为CleanedDataset.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源未明确，但经过清洗和整理，可以用于客户行为分析和金融产品研究。
该数据集适合用于客户行为分析、风险评估、产品推荐和信用评分等研究。
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：适用于金融领域和客户关系管理领域的学术研究，如客户细分、行为预测、产品偏好分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在客户画像、风险控制、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，例如优化产品设计、调整营销策略、提高客户满意度。
教育和培训：作为金融学、数据分析和市场营销等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和金融产品。
此数据集特别适合用于探索客户行为与金融产品之间的关系，帮助用户实现客户价值最大化、优化产品组合和提升市场竞争力等目标。
