信用卡客户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-faezehbagheri
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户细分, 信用风险, 数据分析, 客户画像, 市场营销, 行为预测
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了客户的信用账户活动和消费习惯。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，可推测为信用卡业务相关的客户群体。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：CUST_ID（客户ID），BALANCE（余额），BALANCE_FREQUENCY（余额频率），PURCHASES（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）。
数据格式：CSV格式，文件名为Customer_Data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用卡客户行为分析、信用风险评估、市场营销策略制定等。
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：适用于金融风控、客户细分、消费行为分析等领域的学术研究，如客户生命周期价值分析、信用评分模型研究等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、个性化营销、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理、市场策略制定和客户服务优化。
教育和培训：作为金融数据分析、客户关系管理等课程的辅助材料，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客户消费习惯、信用风险与还款能力之间的关系，帮助用户实现客户细分、风险预测、营销策略优化等目标。
