个人信贷违约风险预测数据集PersonalCreditDefaultRiskPredictionDataset-trungnguyen0
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自个人信贷记录的数据，记录了客户的个人信息、历史还款记录和账单信息，以及客户是否在下个月发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据来源未明确，但数据字段和内容反映了个人信贷相关的通用特征，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
ID：客户唯一标识符。
LIMIT_BAL：信用额度。
SEX：性别。
EDUCATION：教育程度。
MARRIAGE：婚姻状况。
AGE：年龄。
PAY_1至PAY_6：过去六个月的还款状态。
BILL_AMT1至BILL_AMT6：过去六个月的账单金额。
PAY_AMT1至PAY_AMT6：过去六个月的还款金额。
default payment next month：下个月是否发生违约（目标变量）。
EDUCATION_CAT：教育程度类别。
graduate school, high school, others, university：教育程度的哑变量。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行清洗和预处理，包括缺失值处理和数据标准化等。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建和客户细分等研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型、客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信贷审批、风险定价、催收策略优化等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，提高信贷业务的效率和盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解信用风险管理和建模方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策，降低违约损失。
