信用卡用户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-mravikiran
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, 数据挖掘, 聚类分析, 用户画像
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的消费行为数据，记录了信用卡用户的各类交易信息和账户活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可以推断为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未指明具体地理范围，通常代表了信用卡用户的总体消费行为。
数据维度：包括CUST_ID（客户ID）、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（客户在公司服务年限）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为market.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于信用卡用户消费行为分析、客户细分、信用风险评估以及市场营销策略制定。
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、消费习惯分析、信用风险评估等。
行业应用：为银行、金融机构和市场营销部门提供数据支持，尤其在客户关系管理、风险控制、个性化推荐等方面有重要价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理、市场营销策略制定和产品优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融风控等相关课程的教学案例，帮助学生理解用户行为分析和信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索不同客户群体的消费模式、信用风险特征，以及评估营销活动的效果，帮助用户实现客户价值最大化、风险最小化的目标。
