信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-shahzaibfaryadk
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, 风险评估, 数据挖掘, 机器学习, 行为预测
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了客户的交易记录、支付情况和信用额度等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可用于分析信用卡客户的消费习惯。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如CUST_ID（客户ID）、BALANCE（余额）、BALANCE_FREQUENCY（余额频率）、PURCHASES（消费总额）、ONEOFF_PURCHASES（一次性消费）、INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款）、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CreditCardDataset (1).csv，方便数据分析与处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估和消费行为分析等领域。
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：适用于金融风险管理、消费者行为分析等领域的研究，如客户信用评分模型构建、消费习惯分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户管理、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、营销策略制定和客户服务优化。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户消费行为。
此数据集特别适合用于探索客户消费行为与信用风险之间的关系，帮助用户实现风险控制、精准营销等目标。
