台湾信用卡用户违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPredictionDataset-chenminchen
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融, 机器学习, 数据分析, 信用评分, 客户画像
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，记录了用户的个人信息、账单信息以及还款记录，用于预测信用卡用户是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但可推测为一段时间内的用户信用行为快照。
地理范围：数据主要针对台湾地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包括用户基本信息（如性别、教育程度、婚姻状况、年龄），历史还款记录（PAY_0 - PAY_6，表示最近几个月的还款状态），账单金额（BILL_AMT1 - BILL_AMT6，表示最近几个月的账单金额），以及还款金额（PAY_AMT1 - PAY_AMT6，表示最近几个月的还款金额）等多个维度。
数据格式：CSV格式，包含data_train.csv、answer_train.csv、data_test.csv和answer_sample.csv四个文件，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，保护用户隐私。
该数据集适合用于信用风险评估、客户信用评分建模和违约预测等任务。
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、信用评分模型构建等领域的研究，如探索影响信用卡违约的关键因素、评估不同建模方法的效果等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户管理、营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其更准确地评估信用风险，减少坏账损失。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建和优化信用卡违约预测模型，帮助金融机构更好地管理风险，提升盈利能力。
