銀行の苦情に関する架空のデータ

Fake data about bank complaints

トレーニング、テスト、デモンストレーション、教育目的のための新しい架空のデータセットの紹介

この記事では、架空の顧客苦情を模倣した新しい架空のデータセットを紹介します。これは一般的な消費者銀行での顧客苦情を模したものです。

あなたが銀行の顧客サービスマネージャーであり、次の苦情が問題トラッカーやマネージャーに表示された場合を想像してください。

ウェブ支店に不具合があります。修正してください！あなたのスタッフからの効果的な支援の欠如により、私は真剣にEFG銀行に切り替えることを考えています。以前はあなたの銀行でクレジットカードやデビットカードを管理していましたが、適切な確認なしに頻繁にカードがブロックされることは恥ずかしいです。顧客サービスの対応時間が非常に遅いです。これは許容できません。他の銀行関連の問題に対する顧客サービスは不満です。彼らは本当に助けないことに優れています。

データと記事の概要

この新しい架空のデータを紹介した後、これらのデータを利用しながら読者が自己学習で取り組むことができるいくつかの自己誘導型のレッスンの出発点も提供しています。

架空のデータは、トレーニング、テスト、デモンストレーション、教育目的において重要なリソースです。私が提供するいくつかの出発点（データの説明の後）は、トレーニング、テスト、デモンストレーションにもうまく適用されます。

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データ辞書を超えて、自己誘導型のレッスンの概要に進んでください。

この記事では、complaints-bank.csvという新しいデータセットを紹介します。

この新しいデータセットは、さまざまな銀行の製品やサービスに関連する顧客の苦情に関する架空の記録のコレクションです。

Pythonでこのデータを読み込むために、次のコードを推奨します：

domain = 'https://raw.githubusercontent.com'path = '/adamrossnelson/confident/main/data/'file = 'complaints-bank.csv'df = pd.read_csv(domain + path + file)

データセット全体とその列/変数について詳しく見ていきましょう。主な列/変数は次のとおりです：

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