银行客户交易行为分析数据集BankCustomerTransactionBehaviorAnalysis-kirill0212
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为分析, 金融风控, 交易数据, 信用评分, 目标客户识别, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的交易数据，记录了客户的个人信息、交易明细以及相关时间信息，旨在用于客户行为分析和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据集的时间跨度由report_dates.csv文件提供，涵盖了特定的报告周期，具体时间范围需根据该文件中的report_dt字段确定。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可推断为特定银行的客户交易数据。
数据维度：
clients.csv：包含客户的静态信息，如客户年龄、员工数量等；
currency_rk.csv：包含货币信息，如货币名称；
mcc_codes.csv：包含商户类别码（MCC）信息，描述了交易的类型；
report_dates.csv：包含报告周期信息；
sample_submit_naive.csv：包含一个简单的提交示例，用于预测；
train.csv：包含用于训练的客户信息和目标变量；
transactions.csv：包含详细的交易信息，如交易金额、时间、MCC代码等。
数据格式：CSV格式，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的银行客户交易数据集，已进行匿名化处理，并提供了必要的字段解释。
该数据集适合用于客户行为分析、欺诈检测、风险评估、信用评分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、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，如客户流失预测、交易欺诈检测、信用风险评估等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、目标客户识别、个性化营销等领域。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和客户服务优化。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和风险管理。
此数据集特别适合用于探索客户交易行为模式，构建预测模型，实现风险控制和客户价值最大化。
