台湾信用卡用户违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPrediction-chandanallimatti
数据来源:互联网公开数据
标签:信用卡违约, 信用风险, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘, 金融分析, 违约预测, 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相关数据,记录了用户的信用卡消费行为及违约情况,用于构建信用风险评估模型。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注具体时间范围,但涵盖了用户在一段时间内的消费及还款记录,可用于分析用户的信用行为模式。
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:数据集包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款记录、账单金额以及过去6个月的还款金额等多个维度。其中,关键变量“default.payment.next.month”表示用户下个月是否违约(1表示违约,0表示未违约),是数据集的核心标签。
数据格式:CSV格式,文件名为UCI_Credit_Card.csv,易于导入与分析。
来源信息:数据来源于UCI机器学习库,经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等研究,并可用于构建和测试机器学习模型。
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、客户行为分析等领域的学术研究,例如,探索不同特征对违约行为的影响,以及构建更精准的违约预测模型。
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,有助于提升风险管理水平和客户服务质量。
决策支持:支持金融机构的信贷决策,辅助制定授信额度、利率定价等策略,实现风险最小化和效益最大化。
教育和培训:作为金融风险管理、数据科学、机器学习等课程的教学案例,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预测用户未来违约行为的机器学习模型,从而帮助金融机构更好地管理信用风险,优化业务流程。