信用卡消费行为分析数据集CreditCardUsageBehaviorAnalysis-iamsspm07
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 金融风控, 数据分析, 客户画像, 行为预测, 风险评估, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个信用卡用户的消费行为数据，记录了用户的信用卡交易、还款、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，但根据“TENURE”（持卡时长）字段推测，数据可能涵盖了用户一段时间内的消费记录。
地理范围：数据未标明具体地理位置，可视为来自不同地区的用户消费行为总和。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如：CUST_ID（客户ID），BALANCE（账户余额），BALANCE_FREQUENCY（余额变动频率），PURCHASES（总消费额），ONEOFF_PURCHASES（一次性消费额），INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款消费额），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（持卡时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为CreditCardUseage.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但常见于金融数据分析研究。该数据集已进行匿名化处理，保护用户隐私。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分、消费行为分析和个性化营销等领域。
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：适用于金融领域和行为经济学的学术研究，如用户信用评分模型构建、消费模式分析、违约风险预测等。
行业应用：为银行、信用卡公司、金融科技公司提供数据支持，可用于优化风控体系、提升客户服务质量、制定个性化营销策略。
决策支持：支持金融机构的风险管理和业务拓展决策，例如：信用额度调整、个性化产品推荐、欺诈检测等。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和从业人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的消费习惯、还款能力与信用风险之间的关系，帮助用户实现风险预警、客户价值评估和业务策略优化等目标。
