客户信用卡消费行为数据集CustomerCreditCardSpendingBehavior-jhonjairobq
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡消费, 客户行为分析, 金融风控, 消费习惯, 信用评分, 数据挖掘, 机器学习, 客户细分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用卡消费行为数据，记录了客户的消费习惯、支付行为以及信用相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户消费快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推断为信用卡业务覆盖的区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，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_FREQ（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）、TENURE（客户服务年限）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer_Dataset.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融机构，反映了客户在信用卡使用中的多种行为特征。
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：适用于金融风险管理、客户细分、消费行为分析等领域的研究，例如客户流失预测、信用评分建模等。
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，尤其在风险控制、个性化营销、产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险评估、制定客户管理策略、优化信贷政策。
教育和培训：作为金融数据分析、信用风险管理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户消费行为和金融风险。
此数据集特别适合用于探索客户消费模式、评估信用风险，以及优化营销策略，从而帮助用户实现提高客户满意度、降低风险的目标。
