信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerConsumptionBehaviorAnalysis-saefulabdullohsayuti

数据来源：互联网公开数据

标签：信用卡, 消费行为, 客户细分, 聚类分析, 客户画像, 数据挖掘, 金融风控, 机器学习

数据概述：该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了不同客户的信用卡使用情况，包括交易金额、频率、支付情况等。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的客户消费行为快照。地理范围：数据未限定具体地理范围，通常代表某一信用卡发卡机构的用户数据。数据维度：数据集包含多个维度，主要包括：CUST_ID（客户ID），BALANCE（余额），BALANCE_FREQUENCY（余额频率），PURCHASES（总消费），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（全额还款比例），TENURE（客户服务年限）。数据格式：CSV格式，文件名为ccgeneral.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理，但未明确说明具体来源或处理方式。该数据集适合用于客户细分、消费行为分析、风险评估等。

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，如客户行为分析、信用风险评估、客户价值评估等。行业应用：可以为银行、信用卡机构等金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、市场营销、风险控制等方面。决策支持：支持金融机构的决策制定，如制定个性化营销策略、优化信用额度管理、改进风险控制模型等。教育和培训：作为金融数据分析、客户关系管理、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消费行为。此数据集特别适合用于探索客户消费行为的模式和规律，帮助用户实现客户细分、风险预测、个性化推荐等目标。