信用卡消费行为分析数据集CreditCardConsumptionBehaviorAnalysis-nithyakarthi
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 金融风控, 客户分析, 消费习惯, 数据挖掘, 机器学习, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的消费行为数据，记录了用户在一段时间内的交易明细和账户信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从“TENURE”（持有信用卡的月数）字段推断，数据可能涵盖了用户一段时间内的消费记录。
地理范围：数据未限定地理区域，但数据来源于信用卡交易，可能覆盖全球范围内的信用卡消费行为。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如CUST_ID（客户ID）、BALANCE（账户余额）、BALANCE_FREQUENCY（余额变动频率）、PURCHASES（总消费额）、ONEOFF_PURCHASES（一次性消费额）、INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款消费额）、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（分期付款消费频率）、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（持有信用卡月数）。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.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风险评估、客户细分、消费行为分析等领域。
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：适用于金融领域和数据科学领域的学术研究，例如信用风险建模、客户生命周期价值分析、消费行为模式挖掘等。
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，尤其在风险控制、市场营销、个性化服务等方面。
决策支持：支持金融机构进行客户信用评估、制定风险管理策略、优化营销方案。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习模型构建等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用卡消费行为。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的消费习惯，预测用户的还款能力，并为金融机构提供数据驱动的决策支持。
