桑坦德银行客户交易行为预测数据集-训练集与测试集-wajahat1064
数据来源：互联网公开数据
标签：银行,客户行为,交易数据,预测,机器学习,金融,匿名数据,训练集,测试集
数据概述：
本数据集包含桑坦德银行客户的匿名交易数据，分为训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两个部分。每个数据集的每一行代表一个客户的交易记录，每条记录包含200个匿名的数值特征，这些特征用数字进行标识（如"var_0", "var_1", ... "var_199"）。训练集包含目标变量（target），用于指导模型的学习，目标变量为1表示该客户在未来一段时间内发生了某种特定行为，目标变量为0表示未发生该行为。测试集不包含目标变量，用于评估模型对未知数据的预测能力。
数据用途概述：
该数据集主要用于金融领域，特别是客户行为预测相关的机器学习建模。研究人员和数据科学家可以利用该数据进行以下任务：构建预测模型，预测客户未来可能发生的特定行为；探索特征之间的关系，分析客户行为的潜在模式；评估不同机器学习算法的性能，优化预测模型的准确性；进行特征工程，提取更具解释性的特征；开发客户风险评估模型，提升银行的风险管理能力。此外，该数据集也适用于机器学习教学和实践，帮助学习者理解数据预处理、模型构建、评估等流程。
