信用卡用户消费行为分析数据集CreditCardUserSpendingBehavior-manelderrouaz
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, 市场营销, 数据分析, 客户画像, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自信用卡公司的数据，记录了信用卡用户的消费行为和账户信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，通常被视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可被视为通用信用卡消费行为数据集。
数据维度：数据集包括18个字段，如CUST_ID（客户ID）、BALANCE（余额）、BALANCE_FREQUENCY（余额频率）、PURCHASES（消费总额）、ONEOFF_PURCHASES（单笔消费）、INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款）、CASH_ADVANCE（预借现金）、PURCHASES_FREQUENCY（消费频率）、ONEOFF_PURCHASES_FREQUENCY（单笔消费频率）、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（全额付款比例）和TENURE（客户使用信用卡的年限）。
数据格式：CSV格式，文件名为cc_general.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步的清洗和整理，便于直接使用。
该数据集适合用于用户行为分析、信用风险评估、市场营销策略制定等研究。
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：适用于金融领域的用户行为分析、客户细分、信用风险评估等研究，例如探索不同消费模式与客户特征之间的关系。
行业应用：可为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于优化客户关系管理、风险控制、个性化营销等。
决策支持：支持市场营销部门制定个性化营销策略，提高客户忠诚度，优化产品推荐。
教育和培训：作为金融数据分析、客户关系管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用卡用户的消费行为。
此数据集特别适合用于探索客户消费习惯、预测用户信用风险、优化营销策略，从而帮助用户实现提高盈利能力、降低风险的目标。
