信用卡消费行为分析数据集_Credit_Card_Spending_Behavior_Analysis
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 交易数据, 商家信息, 用户画像, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自信用卡消费交易的数据，记录了用户的消费行为和商家信息，旨在用于用户行为分析、风险评估和个性化推荐等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围主要集中在2017年至2018年，涵盖了用户一段时间内的消费历史。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含了城市、州/省等地理信息，推测为全球范围内的信用卡消费数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，核心字段包括：
新商家交易数据（new_merchant_transactions.csv）：交易授权标志、卡号、城市ID、类别1、分期付款、类别3、商家类别ID、商家ID、月份滞后、消费金额、消费日期、类别2、州ID、子行业ID。
商家信息（merchants.csv）：商家ID、商家分组ID、商家类别ID、子行业ID、数值1、数值2、类别1、最近销售额范围、最近购买额范围、平均销售额滞后3个月、平均购买额滞后3个月、活跃月份滞后3个月、平均销售额滞后6个月、平均购买额滞后6个月、活跃月份滞后6个月、平均销售额滞后12个月、平均购买额滞后12个月、活跃月份滞后12个月、类别4、城市ID、州ID、类别2。
用户评分（userscore.csv）：卡号、首次活跃月份、特征1、特征2、特征3、评分。
历史交易数据（historical_transactions.csv）：与新商家交易数据类似的字段，包含了更早的交易历史。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和处理。数据经过了匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集特别适合用于用户消费行为建模、商家画像分析、风险预测和个性化推荐等领域。
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、市场营销和消费者行为研究，如消费模式分析、用户细分、欺诈检测等。
行业应用：为银行、信用卡公司、电商平台等提供数据支持，用于风险控制、个性化营销、客户关系管理等。
决策支持：支持企业进行市场策略制定、产品优化和风险管理决策。
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素材，帮助学生和研究人员深入理解用户消费行为。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的消费习惯、评估风险，并构建个性化推荐模型，从而实现提升用户体验、优化营销策略等目标。
