基于银行交易的性别预测数据集

基于银行交易的性别预测数据集 数据来源：互联网公开数据
标签：性别预测,银行交易,客户画像,金融分析,机器学习,特征工程

数据概述：
本数据集旨在探索客户银行交易数据与性别预测之间的关系。数据集包含客户的交易记录、交易类型、交易金额、终端标识等关键信息，以及客户的性别信息。数据集分为训练集和测试集，训练集包含部分客户的性别标签，测试集则需要根据交易特征进行性别预测。数据集还包括交易类型和MCC代码的描述文件，为特征分析提供了丰富的背景信息。

数据用途概述：
该数据集适用于以下场景：
1. 性别预测模型的构建与优化，帮助金融机构实现更精准的客户画像；
2. 交易特征与性别相关性的分析，为金融产品和服务的个性化推荐提供支持；
3. 金融行业的学术研究，探索银行交易行为与客户属性之间的关系；
4. 机器学习算法的验证与测试，尤其是在分类任务和特征工程领域。
通过该数据集，研究人员和从业者可以深入理解银行交易数据在客户画像和精准营销中的应用价值。