台湾信用卡违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPrediction-hitz02
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡违约, 风险评估, 机器学习, 客户画像, 信用评分, 数据建模, 财务分析, 违约预测
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡持有人的信用行为数据，记录了客户的个人信息、信用额度、账单信息以及还款记录等。主要特征如下：
时间跨度： 数据涵盖2005年4月至9月的信用卡账单数据和还款记录。
地理范围： 数据主要来源于台湾地区的信用卡用户。
数据维度： 数据集包括ID，信用额度（LIMIT_BAL），性别（SEX），教育程度（EDUCATION），婚姻状况（MARRIAGE），年龄（AGE），以及2005年9月至4月的还款状态（PAY_0 - PAY_6，其中PAY_0代表9月份，PAY_2代表8月份，以此类推），账单金额（BILL_AMT_SEPT_2005 - BILL_AMT_APR_2005），以及还款金额（PAY_AMT_SEPT_2005 - PAY_AMT_APR_2005）。TRAIN.csv文件还包含一个名为“default”的标签，表示客户是否违约。
数据格式： 数据以CSV格式提供，包含TRAIN.csv和TEST.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和违约预测等研究。
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： 适用于信用风险管理、金融行为分析等领域的学术研究，如违约预测模型构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用： 可以为金融行业提供数据支持，特别是在信用评分、风险管理、贷款审批等方面。
决策支持： 支持银行和金融机构的风险控制策略制定和客户管理，帮助优化信贷决策。
教育和培训： 作为金融学、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建和评估信用违约预测模型，帮助用户预测客户的违约风险，从而优化信贷决策，降低损失。
