台湾信用卡用户违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPrediction-edvinstman
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 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的信用卡用户信用数据，记录了用户的个人信息、账单信息、还款记录等，用于预测用户是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据来源于台湾地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
ID：用户ID
LIMIT_BAL：信用额度
SEX：性别
EDUCATION：教育程度
MARRIAGE：婚姻状况
AGE：年龄
PAY_1 - PAY_6：过去六个月的还款状态（PAY_1代表最近一个月的还款状态，以此类推）
BILL_AMT1 - BILL_AMT6：过去六个月的账单金额
PAY_AMT1 - PAY_AMT6：过去六个月的还款金额
dpnm：是否违约（1代表违约，0代表未违约）
数据格式：CSV格式，文件名为defcc (1)csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融研究或数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等研究，以及相关的机器学习模型构建。
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方面的学术研究，例如，分析影响用户违约的关键因素。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在信用风险评估、客户信用评级、风险控制等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理策略的制定。
教育和培训：作为金融风控、机器学习相关课程的实训材料，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用户违约预测模型，帮助金融机构优化信贷决策，降低风险。
