信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-sayan16
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户分析, 聚类分析, 数据挖掘, 金融, 客户细分, 数据建模
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、信用等相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为来自不同地区的信用卡客户数据。
数据维度：数据集包括CUST_ID（客户ID）、BALANCE（余额）、BALANCE_FREQUENCY（余额频率）、PURCHASES（总消费额）、ONEOFF_PURCHASES（一次性消费）、INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款）、CASH_ADVANCE（预借现金）、PURCHASES_FREQUENCY（消费频率）、ONEOFF_PURCHASES_FREQUENCY（一次性消费频率）、PURCHASES_INSTALLMENTS_FREQUENCY（分期付款频率）、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（全额还款比例）、TENURE（客户服务年限）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行初步整理和清洗。
该数据集适合用于客户细分、行为分析、风险评估等领域的研究和应用。
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：适用于金融领域客户行为分析、信用风险评估、市场营销策略研究等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于客户关系管理、风险控制、个性化推荐等。
决策支持：支持金融机构制定营销策略、优化产品设计、提升客户服务水平。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融工程等课程的实训材料，帮助学生理解客户行为分析与建模。
此数据集特别适合用于探索不同客户群体的消费习惯与风险特征，帮助用户实现客户价值最大化、风险最小化等目标。
