信用卡忠诚度预测用户行为数据集_Credit_Card_Loyalty_Prediction_User_Behavior_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 用户行为, 忠诚度预测, 机器学习, 数据挖掘, 客户分析, 特征工程, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自信用卡用户交易和特征的数据，记录了信用卡用户的交易行为和相关属性，用于预测用户对信用卡的忠诚度。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据“first_active_month”字段推测为一段时期内的用户活跃数据。
地理范围：数据未限制地理范围，可视为全球范围内的信用卡用户行为数据。
数据维度：数据集包括三个主要文件：
train_pre.csv：包含用户特征和目标变量（target），用于训练模型；
test_pre.csv：包含用户特征，用于预测用户忠诚度；
transaction_d_pre.csv：包含用户交易数据，用于特征工程。
主要字段包括“first_active_month”（首次激活月份）、“card_id”（用户卡号）、“feature_1”、“feature_2”、“feature_3”（用户特征）以及训练集中的“target”（目标变量，代表用户忠诚度）。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据来源于公开的竞赛或数据集，已进行预处理，方便直接使用。
该数据集适合用于信用卡用户忠诚度预测、客户细分、行为分析和风险评估。
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：适用于客户关系管理、金融风控、市场营销等领域的学术研究，如用户行为模式分析、忠诚度预测模型研究等。
行业应用：为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡业务、客户管理、风险评估、个性化推荐等方面。
决策支持：支持金融机构制定客户 retention 策略、优化营销活动、提升客户满意度。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、金融分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解用户行为分析和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户消费习惯、预测用户流失风险、提升客户生命周期价值，帮助用户实现客户关系优化、风险管理和精准营销等目标。
