信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-prathmeshjoshi01
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户分析, 金融风控, 客户细分, 市场营销, 数据挖掘, 行为建模
数据概述：
该数据集包含来自信用卡客户的消费行为数据，记录了客户的交易和财务状况信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，但从变量名称和数据内容推断为一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据未明确地域信息，但可用于分析信用卡客户的整体消费习惯。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：CUST_ID（客户ID），BALANCE（余额），BALANCE_FREQUENCY（余额频率），PURCHASES（总消费额），ONEOFF_PURCHASES（一次性消费），INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款消费），CASH_ADVANCE（预借现金），PURCHASES_FREQUENCY（消费频率），ONEOFF_PURCHASES_FREQUENCY（一次性消费频率），PURCHASES_INSTALLMENTS_FREQUENCY（分期付款消费频率），CASH_ADVANCE_FREQUENCY（预借现金频率），CASH_ADVANCE_TRX（预借现金交易次数），PURCHASES_TRX（消费交易次数），CREDIT_LIMIT（信用额度），PAYMENTS（支付金额），MINIMUM_PAYMENTS（最低还款额），PRC_FULL_PAYMENT（全额付款比例），TENURE（客户服务年限）。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL (1).csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理和合并。该数据集适合用于客户行为分析、信用风险评估和市场营销策略制定。
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：适用于金融领域的学术研究，如客户细分、信用风险建模、消费行为分析等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，尤其是在客户管理、风险控制、个性化营销等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如优化信用额度、制定营销策略、提高客户忠诚度等。
教育和培训：作为金融分析、数据挖掘、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和金融风险。
此数据集特别适合用于探索客户消费习惯、信用风险因素和客户生命周期价值，帮助用户实现客户关系管理优化、风险控制和业务增长。
