客户支付行为分析数据集CustomerPaymentBehaviorAnalysis-sbdhanushkumar
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 支付数据, 风险评估, 信用评分, 数据挖掘, 欺诈检测, 机器学习, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户支付行为数据，记录了客户的支付交易信息和相关客户属性，用于分析客户的支付习惯和潜在风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从部分样本的report_date字段推测，数据可能来源于2016年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，推测可能来源于特定国家或地区的金融机构。
数据维度：数据集包含两个主要文件：
payment_data.csv：包含支付相关数据，如支付金额、产品代码、支付方式、更新日期等。关键字段包括：id（客户ID），OVD_t1, OVD_t2, OVD_t3, OVD_sum（可能代表逾期相关指标），pay_normal（支付状态），prod_code（产品代码），prod_limit（产品限额），update_date（更新日期），new_balance（最新余额），highest_balance（最高余额），report_date（报告日期）。
customer_data.csv：包含客户属性数据，如客户标签、客户ID和一系列客户特征。关键字段包括：label（客户标签，可能代表风险等级或分类），id（客户ID），fea_1至fea_11（客户特征，可能包括人口统计学信息、交易历史等）。
数据格式：CSV格式，文件分别为payment_data.csv和customer_data.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于金融机构的内部数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户支付行为分析、风险评估、欺诈检测以及信用评分等领域。
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：适用于金融风险管理、客户行为分析、信用风险建模等领域的学术研究，如客户违约预测、支付欺诈识别等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、客户管理、信贷决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估决策、客户细分、产品推荐和营销策略优化。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解金融数据分析。
此数据集特别适合用于探索客户支付行为的模式与风险，并构建预测模型，从而帮助用户实现风险控制、提升决策效率和优化业务流程等目标。
