信用卡消费行为分析数据集CreditCardConsumptionBehaviorAnalysis-saefulabdullohsayuti
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户细分, 行为分析, 客户画像, 信用风险, 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，记录了客户的交易、支付、信用额度等信息。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汇总。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据集中包含客户的消费、支付等行为，因此可以推断为信用卡的使用场景。
数据维度：包括“CUST_ID”（客户ID）、“BALANCE”（余额）、“BALANCE_FREQUENCY”（余额频率）、“PURCHASES”（消费额）、“ONEOFF_PURCHASES”（一次性消费额）、“INSTALLMENTS_PURCHASES”（分期付款额）、“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”（客户持卡时长）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为ccgeneral.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过整理，适合进行客户行为分析和建模。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估等方面的研究与应用。
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的学术研究，如客户细分、消费模式分析、信用风险评估等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险控制、市场营销等领域。
决策支持：支持金融机构的决策制定，如制定个性化营销策略、优化信用额度管理、提升客户服务质量等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解客户行为分析。
此数据集特别适合用于探索信用卡客户的消费习惯和信用风险，帮助用户实现客户细分、风险预警等目标。
