信用卡用户消费行为预测数据集CreditCardUserConsumptionBehaviorPrediction-xiaojiu1414
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 消费行为, 联邦学习, 数据挖掘, 用户画像, 预测模型, 金融风控, 机器学习
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的历史消费行为数据，用于构建和评估消费行为预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了历史交易记录，可以推断为一段时间内的消费行为数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但包含了用户的消费行为数据，可用于分析不同消费习惯。
数据维度：数据集包含多个特征，如用户ID（card_id）、匹配编号（__match_number）、目标变量（target）、历史消费行为统计（如：hist_dayofweek_nunique、hist_purchase_amount_min、hist_installments_sum等）和新消费行为统计（如：new_hist_month_nunique、new_hist_purchase_amount_min、new_hist_installments_sum等）。
数据格式：CSV格式，文件名为horizontalsplit-0-0-lower_tabletable.csv，方便数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于联邦学习项目，可能经过了匿名化处理，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用卡用户消费行为分析、风险评估、个性化推荐等领域的数据挖掘和机器学习应用。
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：适用于金融风控、用户行为分析等领域的研究，如消费趋势分析、欺诈检测模型构建等。
行业应用：为银行、金融科技公司提供数据支持，用于用户信用评估、个性化产品推荐、营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策、市场营销策略制定，以及客户关系管理。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解用户消费行为分析。
此数据集特别适合用于探索用户消费行为的模式和规律，预测用户的未来消费行为，从而提升决策的准确性和效率。
