客户金融行为分析数据集CustomerFinancialBehaviorAnalysis-aayushostwal
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, 消费行为, 盈利预测, 信用评估, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含客户金融行为数据，记录了客户在一定时期内的账户活动、消费习惯、以及其他相关特征，用于深入分析客户的金融行为模式。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含“pre6m”前6个月的相关指标，推测数据记录了客户在一定时间窗口内的行为。
地理范围：数据未明确标注地域信息，但通常此类数据来源于金融机构的客户数据库，具有一定的普适性。
数据维度：数据集包括多个字段，如客户ID（cust_id）、是否盈利标识（profitable_flag）、账户数量（count_accts）、客户年龄（cm_age）、顶级消费者的标识（flag_top_ed_spender）、是否支付客户费用（flag_cust_fee_paid_6m）、过去6个月的消费金额、交易次数、在线消费、旅行消费、零售消费、移动端登录、总交易额、账户获取渠道、账户类型、费用类型、客户服务时间、活跃消费标识、高利用率标识、最低还款标识、全额付款标识、总信用额度、直接借记标识、推荐情况、溢出情况、自助账户信息、客户低质量指标、最近问题概率、12个月内最大信用额度、12个月内最大汇款额度等。
数据格式：CSV格式，文件名为Training_Data_0611N.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于金融机构的客户数据库，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、风险评估、盈利预测等领域的研究和应用。
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：适用于金融风控、客户行为分析、信用评分等领域的学术研究，例如客户生命周期价值分析、欺诈检测等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户关系管理、精准营销、风险控制等。
决策支持：支持金融机构的决策制定，优化客户服务策略，提升盈利能力，降低风险。
教育和培训：作为金融数据分析、信用风险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消费习惯、风险特征与盈利能力之间的关系，帮助用户实现风险预警、客户价值评估等目标。
