台湾信用卡违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPrediction-minzhaoliew
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 数据挖掘, 客户行为, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡用户的信用数据，用于构建信用卡违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为历史数据或静态数据集。
地理范围：数据来源于台湾地区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：
ID：用户标识符。
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：过去6个月的还款状态。
BILL_AMT1 - BILL_AMT6：过去6个月的账单金额。
PAY_AMT1 - PAY_AMT6：过去6个月的还款金额。
Default / default.payment.next.month: 违约状态（1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，包括Train.csv、Test.csv和CC_Default.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。其中，Train.csv和Test.csv用于模型训练和测试，CC_Default.csv包含了与Train.csv和Test.csv相同的数据结构。
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、客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、客户细分、信用额度管理等。
决策支持：支持金融机构进行信贷决策，优化风险控制策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用风险预测。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，构建预测模型，实现对客户信用风险的有效评估，从而优化信贷决策和风险管理。
