个人信贷违约预测数据集PersonalCreditDefaultPredictionDataset-ahmadalqawasmeh
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 信用评分, 机器学习, 财务分析, 风险评估, 数据挖掘, 信用数据
数据概述：
该数据集包含来自个人信贷的数据，记录了客户的信用信息和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户信用快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常反映了特定地区的信贷市场情况。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖客户的个人信息、信用账户信息、还款记录和账单信息。具体字段包括：ID（客户编号），LIMIT_BAL（信用额度），SEX（性别），EDUCATION（教育程度），MARRIAGE（婚姻状况），AGE（年龄），PAY_0-PAY_6（近6个月的还款状态），BILL_AMT1-BILL_AMT6（近6个月的账单金额），PAY_AMT1-PAY_AMT6（近6个月的还款金额），以及default payment next month（下个月是否违约，0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为Credit.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，已进行结构化处理。该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关研究。
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、信用评分模型构建等方面的学术研究，如探索影响违约的关键因素、评估不同模型的预测效果等。
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、授信决策等。
决策支持：支持金融机构优化信贷政策，提高贷款审批效率，降低信贷风险。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的案例数据，帮助学生和从业者熟悉信贷数据分析和建模。
此数据集特别适合用于构建和评估信用评分模型，预测个人信贷违约风险，从而帮助金融机构做出更明智的决策。
