信用卡忠诚度预测交易数据集_Credit_Card_Loyalty_Prediction_Transaction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 交易数据, 忠诚度预测, 客户行为分析, 机器学习, 数据挖掘, 交易时间序列, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自信用卡交易数据，记录了信用卡持有人的消费行为及相关特征，旨在用于预测客户的忠诚度。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年到2018年，涵盖了客户在一段时间内的交易历史。
地理范围：数据未明确指出具体地理范围，但包含了城市和州/省份的ID，推测为全球范围内的信用卡交易数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，涵盖了交易记录、商户信息、客户特征以及提交结果。主要数据项包括：card_id（信用卡ID），purchase_amount（消费金额），purchase_date（消费日期），merchant_id（商户ID），merchant_category_id（商户类别ID），以及客户的特征信息（feature_1, feature_2, feature_3）和目标变量target（客户忠诚度评分）。
数据格式：数据主要以CSV格式提供，包括train.csv（训练集）、test.csv（测试集）、merchants.csv（商户信息）、new_merchant_transactions.csv（新商户交易记录）、historical_transactions.csv（历史交易记录）和sample_submission.csv（提交样例）。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过了匿名化处理，以保护用户隐私。
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：适用于客户行为分析、信用风险评估、交易欺诈检测等领域的研究，以及探索客户消费习惯与忠诚度之间的关系。
行业应用：可以为金融机构、市场营销公司等提供数据支持，特别是在客户关系管理、个性化推荐、促销活动优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理、市场策略制定和客户服务优化。
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客户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于构建预测模型，分析客户消费行为模式，并预测客户的忠诚度，从而帮助企业优化决策，提升客户满意度和盈利能力。
