信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-prabhrajsingh
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, 交易数据, 客户画像, 数据挖掘, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了客户的交易、支付和信用相关信息。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，但可用于分析不同客户群体的消费习惯。
数据维度：数据集包含多个字段，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（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）和持有信用卡时长（TENURE）。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估和消费行为分析等领域。
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：适用于金融科技领域的研究，如客户信用评分模型构建、消费模式分析等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、市场营销和客户关系管理方面。
决策支持：支持金融机构制定更精准的营销策略、优化信用额度管理和改进风险控制措施。
教育和培训：作为金融数据分析、信用风险评估等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解客户消费行为。
此数据集特别适合用于探索信用卡客户的消费习惯、信用风险特征以及影响因素，从而帮助用户优化信贷决策、提高市场营销效率。
