信用卡用户消费行为分析数据集CreditCardUserConsumptionBehavior-sitiolis
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, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的消费行为数据，记录了不同用户的交易和支付信息。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用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为来自不同地区或国家的信用卡用户。
数据维度：数据集包含多个字段，包括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（全额付款比例）和TENURE（客户服务年限）。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于用户行为分析、客户细分和信用风险评估等领域。
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：适用于金融领域的用户行为分析研究，如消费习惯分析、信用风险评估、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其在客户关系管理、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如信用额度管理、个性化产品推荐、风险定价等。
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信用卡用户行为。
此数据集特别适合用于探索用户消费模式、识别高风险客户、优化营销策略，从而提升金融机构的运营效率和盈利能力。
