客户交易行为预测数据集CustomerTransactionBehaviorPredictionDataset-ivankomarov
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 交易数据, 欺诈检测, 风险评估, 客户画像, 金融风控, 机器学习, 预测建模
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户交易数据，记录了客户的交易行为、客户信息、商户信息等，用于客户行为预测和风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含交易时间戳（transaction_dttm），可用于时间序列分析。
地理范围：数据未明确地域，推测为特定金融机构的客户交易数据。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要包括：
clients.csv：客户基本信息，如客户年龄、员工数量等。
currency_rk.csv：货币代码及其名称。
mcc_codes.csv：商户类别代码（MCC）及其描述。
report_dates.csv：报告日期及其对应的日期。
sample_submit_naive.csv：提交示例，包含用户ID和预测值（可能用于模型评估）。
train.csv：训练集，包含用户ID、目标变量（target）和时间戳（time）。
transactions.csv：交易数据，包含用户ID、商户代码（mcc_code）、货币代码（currency_rk）、交易金额（transaction_amt）和交易时间戳（transaction_dttm）。
数据格式：数据集提供CSV格式的文件，便于数据处理和分析。数据经过脱敏处理，确保客户隐私。
该数据集适用于金融风险评估、客户画像构建、交易欺诈检测等领域。
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：适用于金融科技领域的学术研究，如客户行为分析、欺诈检测模型构建、信用风险评估等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、客户关系管理（CRM）、个性化营销等领域。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如信贷审批、投资策略优化、反洗钱（AML）等。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、风险管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融行业的数据应用。
此数据集特别适合用于构建客户交易行为预测模型，识别潜在的风险，优化风险管理策略。
