客户金融行为分析数据集CustomerFinancialBehaviorAnalysis-nadiaarellanog
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 金融行为, 信用风险, 客户细分, 消费习惯, 银行, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户数据，记录了客户的金融行为和属性。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了客户在过去12个月内的金融活动，包括T09、T10、T11和T12四个时间段。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据字段名称推测，可能来源于某个特定国家或地区。
数据维度：数据集包含客户的个人信息（如年龄、性别、收入等），以及他们在不同金融产品上的活动数据，包括信用卡、贷款、储蓄账户等。具体变量涵盖客户的活跃状态、交易额、交易次数、账户余额、还款情况等。
数据格式：CSV格式，文件名为Base_clientes_Monopoly.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于金融机构内部，已进行脱敏处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估、客户生命周期价值分析等研究。
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：适用于金融领域的研究，如客户行为分析、信用风险建模、个性化产品推荐等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如优化信贷政策、制定营销策略、提升客户满意度等。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户金融行为。
此数据集特别适合用于探索客户的消费习惯、信用风险与金融产品使用之间的关系，帮助用户实现优化风险管理、提升客户价值的目标。
