信用卡消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-vikashsingh999
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户细分, 信用风险, 数据分析, 机器学习, 客户画像, 消费习惯
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的交易数据，记录了信用卡用户的消费行为和财务状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的信用卡交易快照。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但可推测为信用卡业务相关的客户群体。
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”（消费额）、“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）和“TENURE”（客户服务年限）等。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.csv，方便数据分析和处理。
数据来源：数据集来源于公开数据，已进行标准化处理。
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：适用于金融风控、客户关系管理等领域的学术研究，如客户细分、信用评分建模、消费模式分析等。
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，特别是在风险控制、市场营销、个性化服务等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策、客户价值评估和产品推荐策略的制定。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户行为和信用风险。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的消费习惯、信用风险评估以及客户细分，帮助用户实现优化决策、提升风险管理能力等目标。
