客户信用卡违约风险预测数据集CustomerCreditCardDefaultRiskPrediction-danielprazeres
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 客户画像, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 信用评分
数据概述：
该数据集包含客户信用卡相关数据，记录了客户的个人属性、信用卡使用情况以及是否发生违约的信息，用于信用卡违约风险预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从数据内容推测，可能来源于某个金融机构的客户数据。
数据维度：包括客户ID、是否违约（default）、年龄（idade）、性别（sexo）、家属数量（dependentes）、教育程度（escolaridade）、婚姻状况（estado_civil）、年收入（salario_anual）、信用卡类型（tipo_cartao）、与银行的关系时长（meses_de_relacionto）、持有的产品数量（qtd_produtos）、过去12个月的互动次数（iteracoes_12m）、过去12个月的未活跃月数（meses_inativo_12m）、信用额度（limite_credito）、过去12个月的交易额（valor_transacoes_12m）以及过去12个月的交易次数（qtd_transacoes_12m）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为acd2b94f1c.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于研究和模型训练。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和信用评分模型构建。
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研究，例如探索影响信用卡违约的关键因素、评估不同特征对违约概率的影响等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、客户管理和信贷决策方面。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化信贷审批流程，提高客户价值。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建信用风险预测模型，帮助用户评估客户的信用风险，优化信贷决策，并提升风险管理水平。
