信用卡消费行为分析数据集CreditCardConsumptionBehaviorAnalysis-mohamedmahmoud153
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 用户画像, 客户细分, 信用风险, 机器学习, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了不同客户的消费习惯、支付行为、信用额度等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但根据“TENURE”（持卡时长）字段推测，数据可能涵盖了客户一段时间内的消费记录。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但通常此类数据集涵盖全球范围内的信用卡用户。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户ID（CUST_ID）、余额（BALANCE）、余额频率（BALANCE_FREQUENCY）、消费额（PURCHASES）、一次性消费（ONEOFF_PURCHASES）、分期付款（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）、全额付款比例（PRC_FULL_PAYMENT）和持卡时长（TENURE）等。
数据格式：CSV格式，文件名为credit card.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于客户消费行为分析、信用风险评估等。
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：适用于金融领域和市场营销领域的学术研究，如客户细分、消费行为模式分析、信用风险建模等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司和金融机构提供数据支持，尤其是在客户管理、风险控制、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估、客户信用额度调整、个性化产品推荐等决策。
教育和培训：作为金融、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解客户消费行为和信用风险。
此数据集特别适合用于探索客户的消费习惯、信用风险特征，并构建预测模型，帮助用户优化营销策略、提升风险管理水平。
