信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-srivarshan53
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 客户行为, 消费分析, 信用风险, 客户细分, 数据挖掘, 机器学习, 金融
数据概述：
该数据集包含来自信用卡客户的消费行为数据，记录了客户的消费、支付、信用额度等信息，可用于深入分析客户的消费习惯和信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为一个静态的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，一般认为是面向全球信用卡客户的数据。
数据维度：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）、全额还款比例（PRC_FULL_PAYMENT）、持有信用卡时长（TENURE）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适用于客户消费行为分析、信用风险评估、客户细分等多种应用场景。
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：适用于金融领域的研究，如客户消费行为模式分析、信用风险建模、客户生命周期价值评估等。
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，特别是在客户关系管理、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构进行客户细分、个性化产品推荐、风险定价等决策。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为数据。
此数据集特别适合用于探索客户消费行为与信用风险之间的关系，帮助用户实现客户细分、优化营销策略、提高风险管理水平等目标。
