客户金融行为预测数据集CustomerFinancialBehaviorPrediction-predictiverajib
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 金融行为, 信用评估, 风险管理, 机器学习, 预测模型, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户相关数据，记录了客户的金融行为特征，包括人口统计学信息、收入状况、消费习惯、投资偏好等，用于客户信用评估和风险预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推测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，但根据邮政编码和区域信息，可能涵盖英国地区。
数据维度：数据集包括REF_NO（客户编号）、children（子女数量）、age_band（年龄段）、status（婚姻状况）、occupation（职业）、occupation_partner（配偶职业）、home_status（住房状况）、family_income（家庭收入）、self_employed（是否自雇）、self_employed_partner（配偶是否自雇）、year_last_moved（上次搬家年份）、TVarea（电视区域）、post_code（邮政编码）、post_area（邮政区域）、Average.Credit.Card.Transaction（平均信用卡交易额）、Balance.Transfer（余额转移）、Term.Deposit（定期存款）、Life.Insurance（人寿保险）、Medical.Insurance（医疗保险）、Average.A.C.Balance（平均账户余额）、Personal.Loan（个人贷款）、Investment.in.Mutual.Fund（共同基金投资）、Investment.Tax.Saving.Bond（税务储蓄债券投资）、Home.Loan（房屋贷款）、Online.Purchase.Amount（在线消费金额）、gender（性别）、region（区域）、Investment.in.Commudity（商品投资）、Investment.in.Equity（股票投资）、Investment.in.Derivative（衍生品投资）、Portfolio.Balance（投资组合余额），以及训练集独有的Revenue.Grid（收益网格）变量。
数据格式：CSV格式，包含rg_train.csv（训练集）和rg_test.csv（测试集）两个文件，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于金融机构，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估、个性化产品推荐等研究。
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：适用于金融科技、信用风险评估、客户关系管理等领域的学术研究，如客户信用评分模型、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行、保险公司、投资机构等金融行业提供数据支持，特别是在风险控制、精准营销、客户服务优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策、市场策略制定、产品开发和定价策略。
教育和培训：作为金融数据分析、信用评分建模、机器学习课程的辅助材料，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与人口统计学特征之间的关系，构建预测模型，从而提升金融服务的精准度和效率。
