信用卡用户消费行为分析数据集CreditCardCustomerBehaviorAnalysis-punithvt
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 客户细分, 聚类分析, 风险评估, 客户画像, 数据挖掘, 机器学习
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的消费行为数据，记录了不同客户的交易和账户活动信息，用于深入理解客户的消费习惯和财务状况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一段时间内信用卡用户行为的快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，通常代表来自不同地区的信用卡用户。
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”（支付额）、“MINIMUM_PAYMENTS”（最低还款额）、“PRC_FULL_PAYMENT”（全额还款比例）、“TENURE”（客户服务年限）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为marketing_data.csv，方便数据分析和建模。
该数据集已进行标准化和清洗，适合用于深入分析和建模。
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，例如客户细分、风险评估、欺诈检测等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略制定、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制、信用额度管理、市场策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融风控等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的消费模式、风险特征，并构建客户画像，从而帮助金融机构优化决策、提升客户服务质量。
