信用卡用户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-mohammadtihamhossain
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, 客户关系管理, 机器学习, 数据挖掘, 市场营销
数据概述：
该数据集包含信用卡用户消费行为数据，记录了不同信用卡用户的交易和财务活动信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个时间切片的数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可推测其数据来自全球范围内的信用卡用户。
数据维度：数据集包含18个维度，包括用户ID（CUST_ID），余额（BALANCE），余额频率（BALANCE_FREQUENCY），总消费额（PURCHASES），一次性消费额（ONEOFF_PURCHASES），分期付款额（INSTALLMENTS_PURCHASES），预借现金（CASH_ADVANCE），消费频率（PURCHASES_FREQUENCY），一次性消费频率（ONEOFF_PURCHASES_FREQUENCY），分期付款消费频率（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），以及客户持卡时长（TENURE）。
数据格式：CSV格式，文件名为marketing_data.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的标准化。
该数据集适合用于客户行为分析、信用风险评估和市场营销策略研究。
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：适用于客户细分、行为模式分析、信用风险建模等学术研究，例如探索不同客户群体的消费习惯、预测客户的还款能力等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在客户关系管理（CRM）、风险管理、市场营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行、金融机构等在客户信用评估、营销活动优化、产品推荐等方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解客户行为分析和数据挖掘的实践。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的消费模式，预测客户的信用风险，优化市场营销策略，帮助用户实现客户细分、提升决策效率和改善风险管理。
