信用卡用户消费行为分析数据集CreditCardUserConsumptionBehaviorAnalysis-prasannaguru
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, 聚类分析, 风险评估, 金融, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的消费行为数据，记录了用户在不同时间段内的交易情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可以推断为一段时间内的用户消费行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但可用于分析用户的消费习惯和模式。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如BALANCE（余额）, BALANCE_FREQUENCY（余额频率）, PURCHASES（消费额）, ONEOFF_PURCHASES（一次性消费）, INSTALLMENTS_PURCHASES（分期付款消费）, 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（持卡时长）等。
数据格式：CSV格式，文件名为CC GENERAL (1).csv，方便进行数据分析和模型构建。
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、消费行为分析、信用风险评估等领域的研究。
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研究，如客户细分、消费模式识别等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、营销策略制定和个性化服务推荐方面。
决策支持：支持金融机构进行客户关系管理和信用风险管理，优化决策流程。
教育和培训：作为金融数据分析、客户关系管理等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户消费行为。
此数据集特别适合用于探索不同用户群体的消费习惯和信用风险特征，帮助用户实现客户价值最大化、提升风险管理水平等目标。
