信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-hassanraof
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户分析, 信用风险, 数据挖掘, 客户细分, 行为预测, 金融风控
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、支付习惯和信用表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以理解为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体的地理范围，可用于分析不同客户群体的消费模式。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，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（全额还款比例）、TENURE（客户在平台的使用时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL (1).csv，方便数据分析和处理。
来源信息：该数据集来源于公开数据，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于客户消费行为分析、信用风险评估和客户细分等领域。
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：适用于金融领域的学术研究，例如客户细分、信用评分模型构建、消费行为模式分析等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于风险管理、市场营销、客户关系管理。
决策支持：支持金融机构的决策制定，例如风险控制策略、个性化产品推荐、客户挽留计划等。
教育和培训：作为金融、数据分析等相关课程的实践素材，帮助学生和从业人员了解和掌握客户行为分析方法。
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，帮助用户实现客户价值最大化、风险最小化等目标。
