信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerSpendBehaviorAnalysis-ahmedalmohamdy
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, 风险评估, 客户细分, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了不同客户的信用账户活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，通常代表某个或多个金融机构的信用卡客户群体。
数据维度：包括“CUST_ID”（客户ID）、“BALANCE”（余额）、“BALANCE_FREQUENCY”（余额频率）、“PURCHASES”（消费总额）、“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Dataset.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索信用卡客户的消费习惯、信用风险评估和客户细分。
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：适用于金融领域和客户行为分析的学术研究，如客户细分、信用风险建模、消费模式分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其是在客户关系管理（CRM）、风险管理、市场营销、产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构优化信用卡产品策略、提升客户服务质量和制定个性化营销方案。
教育和培训：作为金融数据分析、客户行为分析、机器学习课程的实训材料，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消费行为的模式与关联，帮助用户实现客户画像构建、风险预警、个性化推荐等目标。
