客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-gabrielfigaterribile
数据来源：互联网公开数据
标签：客户分析, 信用风险, 客户画像, 银行, 信用卡, 客户行为, 机器学习, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的数据，记录了客户的个人信息、信用行为以及信用卡相关数据，用于信用风险评估与客户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态客户信息快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容反映了客户的个人财务状况和信用表现。
数据维度：包括客户的年龄、性别、受抚养人数、教育程度、婚姻状况、年收入、信用卡类型、产品数量、过去12个月的互动次数、过去12个月的未活跃月份数、信用额度、过去12个月的交易额和交易次数等。
数据格式：CSV格式，文件名为clientecsv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于银行客户的资料，并经过了匿名化处理。
该数据集适合用于客户信用风险评估、客户细分、行为预测等研究。
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：适用于金融风险管理、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，例如信用评分模型构建、客户流失预测等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其是在风险控制、客户精准营销、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定、信贷政策优化以及客户服务改善。
教育和培训：作为金融、数据分析、风险管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解客户信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索客户行为与信用风险之间的关系，帮助用户构建信用评分模型、优化信贷决策流程。
