银行客户风险评估预测数据集BankCustomerRiskAssessmentPrediction-sergeymartynovezz
数据来源：互联网公开数据
标签：客户风险, 信用评估, 风险预测, 机器学习, 银行, 客户行为, 结构化数据, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自阿尔法银行（Альфа Банк）的客户数据，记录了用于风险评估和预测的客户特征与标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源于阿尔法银行，未明确具体地域，但推测为银行业务覆盖的客户群体。
数据维度：
train_df_all.parquet 和 test_df_all.parquet：包含训练集和测试集数据，用于模型训练和评估。
sample_submission.csv：提供提交示例，包含预测所需的字段。
其他文件：包括特征描述文件（feature_description.xlsx）、模型权重文件（cluster_weights.xlsx）以及一些中间数据文件（.pqt, .parquet）。
数据格式：数据以Parquet、CSV和Excel格式提供，其中Parquet文件适用于大数据存储和高效读取，CSV文件用于提交结果，Excel文件用于特征描述和模型分析。
该数据集适合用于银行客户风险评估、信用评分建模以及客户行为分析。
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、信用风险评估、客户细分等领域的学术研究，如探索客户特征与风险之间的关系。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于开发客户信用评分模型、风险预警系统以及个性化金融产品推荐。
决策支持：支持银行的风险管理决策、信贷策略制定以及客户生命周期价值评估。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员了解银行客户风险评估的实践。
此数据集特别适合用于构建和优化客户风险预测模型，提升风险管理能力，优化信贷决策，并实现客户价值的最大化。
