美国运通客户信用风险预测竞赛数据集-2021

美国运通客户信用风险预测竞赛数据集-2021 数据来源：互联网公开数据 标签：美国运通,信用风险,机器学习,客户行为,风险预测,黑客松,金融,数据竞赛 数据概述： 本数据集是美国运通（American Express）与Analytics Vidhya联合举办的“AmExpert 2021 – 机器学习黑客松”竞赛所使用的数据集。该数据集旨在帮助参赛者展示其分析能力和机器学习技能，解决美国运通在日常业务中面临的客户信用风险预测问题。数据集包含客户的各种交易行为、个人信息等相关特征，用于构建预测模型，评估客户的信用风险。 数据用途概述： 该数据集主要用于机器学习模型的训练和评估，以及信用风险预测研究。参赛者可以利用该数据集开发预测模型，识别高风险客户，从而帮助金融机构更好地管理风险。 此外，该数据集也适合用于教学目的，帮助学生和数据科学家学习和实践信用风险建模、特征工程、模型评估等相关知识。