信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-pankajsinghardh
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户分析, 信用风险, 客户细分, 机器学习, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的客户消费行为数据，记录了不同客户的信用卡使用情况，包括交易金额、频率、支付行为等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可用于分析信用卡使用者的总体消费习惯。
数据维度：数据集包含18个字段，包括客户ID（CUST_ID）、余额（BALANCE）、余额频率（BALANCE_FREQUENCY）、消费总额（PURCHASES）、一次性消费（ONEOFF_PURCHASES）、分期付款消费（INSTALLMENTS_PURCHASES）、预借现金（CASH_ADVANCE）、消费频率（PURCHASES_FREQUENCY）、一次性消费频率（ONEOFF_PURCHASES_FREQUENCY）、分期付款消费频率（PURCHASES_INSTALLMENTS_FREQUENCY）、预借现金频率（CASH_ADVANCE_FREQUENCY）、预借现金交易次数（CASH_ADVANCE_TRX）、消费交易次数（PURCHASES_TRX）、信用额度（CREDIT_LIMIT）、支付金额（PAYMENTS）、最低还款额（MINIMUM_PAYMENTS）、全额付款比例（PRC_FULL_PAYMENT）和客户持有信用卡的期限（TENURE）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理，方便用于各种分析。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估和消费行为分析。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户消费行为模式分析、信用风险预测、客户生命周期价值分析等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司和金融科技公司提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持企业进行客户细分、个性化产品推荐、风险管理策略优化等决策。
教育和培训：作为金融数据分析、客户关系管理、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行为。
此数据集特别适合用于探索客户的消费习惯与信用卡使用模式，并帮助用户实现客户细分、风险评估和精准营销等目标。
