客户金融行为分析数据集CustomerFinancialBehaviorAnalysis-haminhduc2001
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 金融风控, 客户画像, 交易数据, 账户分析, 贷款行为, 储蓄账户, 机器学习
数据概述：
该数据集包含客户金融行为数据，记录了客户在银行的各类交易和账户活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，以“COB”（结算日期）字段标识，具体时间范围待定，可根据数据内容推断。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含客户的金融交易与账户信息，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、交易记录、账户信息、贷款信息等多个维度。具体字段包括：客户ID、结算日期、姓名、性别、婚姻状况、年龄、客户在银行的活跃时长、客户所属行业、EKYC等级、客户使用的渠道、资产类别、每日交易数量、总交易数量、T-1、T-2、T-3期间的交易数据、信用卡交易数量、借记卡交易数量、信用卡交易总额、借记卡交易总额、储蓄账户信息、贷款信息等。
数据格式：CSV格式，文件名为part-00000-54ad8e46-686d-407f-82bc-d9ec156d6c58-c000.csv，包含多个结构化字段，便于数据分析。
来源信息：数据来源于互联网公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于金融领域客户行为分析、风险评估、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：适用于金融领域客户行为分析、信用风险评估、客户细分、产品推荐等学术研究。
行业应用：可以为银行、金融科技公司提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、营销策略优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理、信贷审批、市场策略制定等决策。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户金融行为。
此数据集特别适合用于探索客户金融行为模式，预测客户信用风险，优化金融产品推荐，并实现更精准的客户服务。
