美国运通信用卡违约预测数据集AmericanExpressCreditCardDefaultPrediction-prashanthkumar97
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 信用评分, 模型训练
数据概述：
该数据集包含来自美国运通（American Express）的信用卡用户交易及违约情况数据，用于构建和评估信用风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据可能来源于美国运通的客户，覆盖范围可能包括全球范围。
数据维度：数据集包含application_key（用户ID），以及mvar1到mvar47共47个匿名特征变量，以及default_ind（违约指标，1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，包含两个文件：Training_dataset_Original.csv（训练数据集）和Leaderboard_dataset.csv（测试数据集），便于进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，由Prashanth Kumar提供，旨在用于信用风险建模和预测。
该数据集适合用于信用风险建模、机器学习和数据分析。
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：适用于金融风控、信用风险评估、机器学习等领域的学术研究，如变量重要性分析、模型比较等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信用卡违约风险评估、信贷决策优化、风险管理策略制定等。
决策支持：支持金融机构的风险控制和信用评分体系的建设，帮助优化信贷审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握信用风险建模方法。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户行为与违约之间的关系，并构建预测模型，以提高风险管理效率和决策准确性。
