客户金融行为分析数据集CustomerFinancialBehaviorAnalysis-nirmalelumalai
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 客户画像, 行为分析, 交易数据, 银行, 信用评分, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的金融交易和行为数据，旨在用于客户行为分析、风险评估和个性化服务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但提供了不同时间段（prev1、prev2、prev3、prev4）的交易和行为指标，暗示了时间序列特征。
地理范围：数据未限定具体地理位置，但包含了“city”和“zip”等字段，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包含多种类型的客户金融行为数据，包括：
客户基本信息：如“UCIC_ID”（客户唯一标识）、“NO_OF_Accs”（账户数量）、“HNW_CATEGORY”（高净值客户分类）、“vintage”（客户关系时长）、“EMAIL_UNSUBSCRIBE”（是否取消邮件订阅）、“OCCUP_ALL_NEW”（职业信息）、“city”（城市）、“dependents”（家属人数）、“zip”（邮政编码）等。
交易数据：包括各类交易的金额、笔数等，如ATM、分支机构、网上银行、手机银行、POS等渠道的交易数据。
账户余额和结余：如“BAL_prev1”（前一时间段的账户余额）、“EOP_prev1”（前一时间段的期末余额）等。
信用行为：如“CNR_prev1”（前一时间段的现金需求比率）、“CR_AMB_Prev1”（前一时间段的平均信用额度）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于银行客户的交易和行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估、欺诈检测、个性化产品推荐等研究和应用。
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，如客户生命周期价值分析、信用风险建模、交易行为模式识别等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，用于客户关系管理、风险控制、营销策略制定等。
决策支持：支持银行等金融机构的决策制定，如信贷审批、产品定价、市场推广等。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理、客户关系管理等课程的实训材料，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金融行为的规律与趋势，帮助用户实现风险控制、优化营销策略、提升客户满意度等目标。
