美国运通信用卡违约预测数据集AmexSubCreditCardDefaultPredictionDataset-ragnar123
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控，信用评分，数据集，机器学习，违约预测，数据分析，商业智能，时间序列
数据概述： 该数据集由美国运通提供，记录了信用卡用户的交易和还款数据，适用于信用卡违约预测和信用评分分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国市场的信用卡用户。
数据维度：数据集包括用户的交易记录、还款情况、信用额度、账单金额、支付历史、违约记录等变量。还包括用于信用评分和违约预测的相关人口统计学和财务信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国运通的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风控、信用评分、机器学习等领域，特别是在信用卡违约预测、信用评分模型训练等方面具有重要应用价值。
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：适用于信用卡违约预测、信用评分模型研究，如违约原因分析、信用评分算法优化等。
行业应用：可以为金融行业提供数据支持，特别是在信用卡风控、信贷审批和违约预测方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理，帮助制定科学的信用评分和风控策略。
教育和培训：作为金融工程、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用评分、违约预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的违约规律与趋势，帮助用户实现准确的违约预测，优化信用评分模型，提升金融机构的风控能力和盈利能力。
