信用卡用户忠诚度预测数据集CreditCardUserLoyaltyPredictionDataset-roshanm0903
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 用户行为分析, 忠诚度预测, 交易数据, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自信用卡交易和用户行为的数据，记录了信用卡用户的消费习惯、交易明细以及个人特征，旨在用于预测用户对信用卡的忠诚度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了用户在特定时间段内的交易和行为信息，具体时间范围需根据原始数据确定，但包含用户首次激活月份。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常此类数据集涵盖全球范围内的信用卡用户。
数据维度：
td01_1.csv：包含用户基本信息和目标变量，如用户首次激活月份（first_active_month）、信用卡ID（card_id）、用户特征（feature_1, feature_2, feature_3）以及目标值（target），该目标值可能代表用户忠诚度。
hmd01_1.csv：包含用户的历史交易信息，如授权标志（authorized_flag）、城市ID（city_id）、商品类别（category_1, category_3）、商户信息（merchant_category_id, merchant_id）、消费金额（purchase_amount）和消费日期（purchase_date）等。
agg_transactions.csv：包含聚合后的交易数据，包括交易次数（transactions_count）、各类交易的平均值，以及交易金额、安装数量等统计信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，方便数据读取、处理和分析。
来源信息：数据来源于信用卡公司或相关金融机构的匿名化数据，经过脱敏处理，用于研究和建模。
该数据集适合用于用户行为分析、忠诚度预测和风险评估。
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，如用户画像构建、消费习惯分析、忠诚度影响因素研究等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、精准营销、风险控制和个性化服务等方面。
决策支持：支持金融机构制定用户 retention 策略、优化信用卡产品设计、提高客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和金融分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡用户忠诚度的关键因素，并通过建立预测模型来优化用户留存策略，提升盈利能力。
