台湾信用卡用户违约预测数据集TaiwaneseCreditCardholderDefaultPrediction-slaryc
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 信用卡, 数据分析, 客户画像, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡用户的信用行为数据，记录了用户的个人信息、账单信息和还款记录，以及用户在下个月是否会发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为一段时间内的用户信用行为快照。
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：数据集包含多个维度的数据，包括但不限于：
用户基本信息：如性别(SEX)、教育程度(EDUCATION)、婚姻状况(MARRIAGE)、年龄(AGE)等。
账单信息：如账单金额(BILL_AMT1-BILL_AMT6)。
还款记录：如过去几个月的还款状态(PAY_0-PAY_6)和还款金额(PAY_AMT1-PAY_AMT6)。
信用额度：如信用额度(LIMIT_BAL)。
目标变量：用户是否违约 (default payment next month)。
数据格式：CSV格式，文件名为defaultscsv。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建、客户细分等研究。
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，如探索影响信用卡用户违约的关键因素。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在风险控制、信用审批、客户关系管理等方面具有应用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信用政策，提高信贷业务的盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、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评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡用户违约预测模型，帮助用户识别高风险客户，降低信贷损失，并优化风险管理策略。
