标题：金融信用数据分析集
数据内容：
该数据集包含了丰富的金融信用相关数据，具体包括以下字段：
1. account_number：账户编号，共有41,792种不同值。
2. bad_flag：账户是否为不良账户，仅有2种不同值（0或1）。
3. onus_attribute_*：一系列账户属性字段，涵盖多种不同的属性信息，部分字段具有较高的多样性（如onus_attribute_1有746种不同值）。
4. transaction_attribute_*：交易相关属性字段，共包含100个字段，每个字段代表不同的交易特征，部分字段具有极高的多样性（如transaction_attribute_506有29,721种不同值）。
5. bureau_*：信用报告相关字段，包含大量不同值的字段（如bureau_50有11,120种不同值）。
6. bureau_enquiry_*：信用查询相关字段，部分字段具有较高的多样性（如bureau_enquiry_50有82种不同值）。
数据来源：互联网公开数据
数据用途：
该数据集可用于多个行业的金融信用分析，具体用途包括：
1. 金融行业的信用评分模型构建，用于评估客户的信用风险。
2. 银行和信用卡公司的客户行为分析，用于优化营销策略。
3. 保险行业的风险评估，用于预测客户的违约概率。
4. 电子商务行业的欺诈检测，用于识别异常交易行为。
5. 金融科技行业的客户细分，用于提供个性化金融服务。
行业分类：
- 金融行业
- 银行与信用卡
- 保险
- 电子商务
- 金融科技
标签：金融, 信用评分, 交易分析, 客户行为, 风险评估, 欺诈检测, 客户细分, 金融科技, 银行, 保险
