用户行为及账户开户预测数据集UserBehaviorandAccountOpeningPredictionDataset-anish47
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 账户开户, 风险评估, 客户画像, 机器学习, 金融风控, 行为预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用户行为数据，记录了与账户开户相关的多种特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含国家代码（country_code）字段，可用于地域性分析。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
Primary key：用户唯一标识符。
Target：账户开户结果（二元变量，表示是否成功开户）。
account_opening_date：账户开户日期。
country_code：国家代码。
demog_1 至 demog_22：用户人口统计学特征。
income：用户收入信息。
city_tier：城市等级。
occupation：用户职业。
os：用户操作系统。
txn_1 至 txn_48：用户交易行为数据。
数据格式：CSV格式，文件名为Dev_data_to_be_shared.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开或匿名化的用户行为记录，经过整理和脱敏处理。
该数据集适合用于用户行为分析、账户开户预测、风险评估等领域。
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：适用于金融风控、用户行为分析等领域的研究，例如，账户开户成功率预测、用户画像构建、风险因子识别。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用评估、反欺诈、精准营销等应用场景。
决策支持：支持金融机构的风险管理、客户关系管理和营销策略制定。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理、机器学习相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为和风险评估。
此数据集特别适合用于探索用户行为与账户开户之间的关系，以及构建预测模型，提升账户开户成功率或降低风险。
