客户消费行为聚类分析数据集CustomerConsumptionBehaviorClusteringAnalysisDataset-joshithareddy
数据来源：互联网公开数据
标签：客户行为, 聚类分析, 消费习惯, 金融, 信用, 市场细分, 数据挖掘, 客户关系管理
数据概述：
该数据集包含客户的消费行为数据，记录了客户的各项消费指标和财务信息，适用于客户细分、行为分析和风险评估等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以将其视为一段时间内的客户消费行为快照。
地理范围：未明确标注地域信息，数据可用于分析一般消费行为模式。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户ID（CUSTOMER_ID）、余额（BALANCE）、余额频率（BALANCE_FREQ）、消费总额（PURCHASES）、一次性消费（ONE_OFF_PURCHASE）、分期付款消费（INSTALLMENT_PURCHASES）、预付现金（CASH_IN_ADVANCE）、消费频率（PURCHASE_FREQ）、一次性消费频率（ONE_OFF_PURCHASES_FREQUENCY）、分期付款消费频率（PURCHASES_INSTALLMENTS_FREQUENCY）、预付现金频率（CASH_ADVANCE_FREQUENCY）、预付现金交易次数（CASH_ADVANCE_TRX）、消费交易次数（PURCHASES_TRX）、信用额度（CREDIT_LIMIT）、支付金额（PAYMENTS）、最低还款额（MINIMUM_PAYMENTS）、全额付款比例（PRC_FULL_PAYMENT）、持卡时长（TENURE）等。
数据格式：CSV格式，文件名为clustering_dataset.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于探索客户消费习惯、进行客户细分，并应用于客户关系管理和市场营销领域。
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、市场营销等领域的研究，如客户细分、消费行为分析、信用风险评估等。
行业应用：可为银行、信用卡公司、零售商等提供数据支持，用于客户关系管理、个性化营销、风险控制等。
决策支持：支持企业制定更精准的营销策略、风险管理策略，并优化客户服务。
教育和培训：可作为数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的实训数据。
此数据集特别适合用于客户细分、消费行为分析和信用风险评估，帮助用户更好地理解客户，优化决策，提升业务效率。
