信用风险评估违约预测数据集CreditRiskAssessmentDefaultPredictionDataset-shashwatwork
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险，违约预测，机器学习，二元分类，金融风控，贷款违约，数据集，特征工程
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用风险评估数据，记录了客户的个人信息、信用记录及还款情况，用于预测信用卡用户的违约可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一段时间内的信用行为快照。
地理范围：数据未指明具体地域，可泛化用于信用风险评估研究。
数据维度：数据集包含多个特征变量，包括但不限于X1-X23，以及目标变量Y（0代表未违约，1代表违约）。X1-X23为匿名化后的客户属性和财务指标，具体含义未明确标示，需要结合上下文进行分析。
数据格式：CSV格式，文件名为datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于shashwatwork-creditcarddefaultdata项目，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建和机器学习算法的训练与测试。
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、违约预测等领域的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险控制等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和违约预测。
此数据集特别适合用于探索不同特征对违约风险的影响，构建和评估预测模型，从而提高风险管理水平。
