台湾信用卡违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPrediction-jvbj11
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡违约, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 违约预测, 台湾
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡持有人的相关数据，记录了信用卡用户的财务状况、支付历史等信息，用于预测用户在下个月是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，通常指代一段时间内的信用卡交易与用户行为。
地理范围：数据主要来源于台湾地区。
数据维度：数据集包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去六个月的还款记录、账单金额、以及过去六个月的还款金额等多个维度的数据，同时包含目标变量，即下个月是否违约（defaultpaymentnextmonth）。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，已进行数据清洗和初步处理。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模和机器学习模型训练。
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：适用于信用风险评估、违约预测相关的学术研究，如风险因素分析、模型比较等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在信用风险管理、客户信用评估、贷款决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，帮助优化信贷业务流程。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解信用风险评估和数据建模。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，并构建预测模型，从而帮助金融机构更有效地管理信用风险。
