金融产品用户行为与收益分析数据集FinancialProductUserBehaviorandReturnsDataset-ethangonsalves998
数据来源：互联网公开数据
标签：金融产品, 用户行为, 收益分析, 风险评估, 投资决策, 客户画像, 机器学习, 时间序列分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的用户交易数据，记录了用户在不同金融产品上的行为表现与收益情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含年份（year）和月份（month）字段，可以进行时间序列分析。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含了用户国籍信息，可用于分析不同国家用户的行为差异。
数据维度：数据集包括用户属性、产品属性和交易信息，具体字段包括：用户年龄（user-age）、用户收入（user-income）、用户储蓄（user-savings）、评分（score）、用户ID（user-id）、用户性别（user-gender）、用户国籍（user-nationality）、用户知识水平（user-knowledge）、用户忠诚度（user-loyalty）、是否有贷款（user-loan）、用户资产（user-properties）、用户风险偏好（user-riskAversion）、用户婚姻状况（user-marital）、用户家属数量（user-dependents）、用户养老金（user-pension）、产品类型（product-type）、产品风险等级（product-risk）、产品期限（product-term）、产品收益率（product-yield）、交易ID（transaction-id）、年份（year）和月份（month）。
数据格式：CSV格式，文件名为SampledScoresDataset.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融机构的用户交易数据，经过匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于金融产品用户行为分析、风险评估、收益预测以及客户画像等领域。
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：适用于金融学、行为金融学、风险管理等领域的学术研究，例如用户投资行为分析、风险偏好对投资决策的影响、不同金融产品的收益分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险控制、产品推荐、个性化营销等方面。
决策支持：支持金融机构进行产品定价、风险管理、客户细分和市场预测等决策。
教育和培训：作为金融学、数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解金融市场和用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户行为与金融产品收益之间的关系，帮助用户优化投资策略、提升产品收益预测的准确性，并更好地进行风险管理。
