客户金融行为分析数据集CustomerFinancialBehaviorAnalysis-igorlukhnev
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 金融风控, 客户细分, 交易数据, 收入支出, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户交易和账户信息，记录了客户的金融行为特征，适用于客户细分、风险评估和个性化服务等应用。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明具体时间范围，但从数据字段（如“3m”、“6m”、“90d”等）推测，数据可能涵盖了数月或数年的时间跨度。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据数据字段名称（如货币单位“RUR”为俄罗斯卢布），推测数据可能来源于俄罗斯或其他使用该货币的国家。
数据维度：数据集包含多种维度的数据，包括客户基本信息（如年龄、性别）、账户信息（如账户余额、存款金额）、交易信息（如交易金额、交易类别）、收入支出信息（如工资收入、支出分类）以及其他金融行为指标。
数据格式：数据主要以CSV和XLSX格式提供，其中raw_data.csv文件包含了主要的结构化客户金融数据，feat_dict_cup.xlsx可能包含特征的字典或说明。
来源信息：数据来源于金融机构的内部数据，经过了脱敏处理和整理。
该数据集适合用于金融领域的客户行为分析、信用风险评估、客户生命周期价值分析等研究和应用。
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：适用于金融学、行为经济学、数据科学等领域的学术研究，如客户信用评分模型构建、客户流失预测、金融欺诈检测等。
行业应用：为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，特别是在客户风险评估、精准营销、产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理、市场营销和产品创新等方面的决策制定。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理、机器学习等课程的实训素材，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的模式和规律，帮助用户实现风险控制、客户价值提升和业务增长等目标。
