个人信贷违约预测数据集PersonalCreditDefaultPrediction-hwbw1202
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 信用风险, 机器学习, 金融风控, 风险评估, 客户画像, 数据分析, 违约预测
数据概述：
该数据集包含个人信用卡客户的信用和还款行为数据，用于预测客户在下个月是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为某一时间点上的快照数据。
地理范围：数据未标明具体地区，但从数据内容推测可能来源于亚洲地区。
数据维度：数据集包含24个特征字段，包括：ID（客户唯一标识）、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6个月的还款情况，以月份递减排序）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（过去6个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（过去6个月的还款金额）以及default payment next month（下个月是否违约，1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型的构建和金融风控领域的研究。
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：适用于信用风险评估、机器学习算法在金融领域的应用等研究，如构建和评估信用评分模型。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险控制和信贷决策。
决策支持：支持金融机构的风险管理和信贷策略制定，帮助优化信贷审批流程。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等相关课程的教学案例，帮助学生理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响个人信贷违约的关键因素，建立预测模型，帮助金融机构更好地管理风险。
