信用卡消费行为分析数据集CreditCardSpendingBehaviorAnalysis-modranhoria
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, 数据挖掘, 聚类分析, 机器学习, 财务分析
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的消费行为数据，记录了不同客户的交易和支付情况。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信用卡消费快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为信用卡业务覆盖的区域。
数据维度：数据集包括18个关键字段，例如：CUST_ID（客户ID），BALANCE（余额），BALANCE_FREQUENCY（余额频率），PURCHASES（消费总额），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（客户在信用卡服务中的时长）。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于客户细分、信用风险评估、消费行为分析等研究。
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，如客户消费习惯研究、信用风险建模等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司和金融科技公司提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制和营销策略制定方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理、市场细分和产品设计，优化客户服务和提升盈利能力。
教育和培训：作为金融数据分析、信用风险管理、客户关系管理等课程的教学案例，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不同客户群体的消费模式，以及影响信用风险的因素，从而帮助用户优化决策、提升风险管理水平。
