用户消费行为预测特征数据集UserConsumptionBehaviorPredictionFeatureDataset-licaixun
数据来源：互联网公开数据
标签：用户行为, 消费预测, 金融风控, 特征工程, 数据挖掘, 机器学习, 时序分析, 信用卡
数据概述：
该数据集包含用户消费行为特征，用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间跨度为2017年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可能来源于特定区域或全球范围。
数据维度：数据集包含多维度特征，涵盖用户消费金额、月份、消费时长、交易次数、授权标志、分期付款、商家类别、商家ID等。此外，还包括了基于时间窗口的统计特征，如均值、标准差、最大值、最小值等，以及一些经过特征工程处理后的衍生特征，如lag特征和new特征。
数据格式：CSV格式，文件名为3.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据经过了特征工程处理，适用于用户消费行为预测和风险评估。
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：适用于金融领域的用户行为分析和风险评估研究，如用户信用评分、消费趋势分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用卡风险控制、个性化推荐、营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策和用户画像构建。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训数据，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与各种特征之间的关系，构建预测模型，帮助用户实现风险控制、个性化推荐等目标。
