信用风险评估违约预测数据集CreditRiskAssessmentDefaultPredictionDataset-seswitzer
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，银行，客户行为，数据分析，二元分类
数据概述：
该数据集包含来自银行客户的信用数据，记录了客户的个人信息、历史还款记录、账单信息以及是否发生违约（即“default payment next month”）。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据集内容反映了金融机构的客户信用行为。
数据维度：数据集包括ID（客户唯一标识）、LIMIT_BAL（信用额度）、SEX（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、PAY_1至PAY_6（过去6个月的还款状态）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（过去6个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（过去6个月的还款金额），以及default payment next month（次月是否违约，0代表未违约，1代表违约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_default.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但数据集提供了丰富的客户信用信息，适用于信用风险评估和违约预测模型的构建。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和客户行为分析等领域。
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：适用于金融风控、信用风险评估、机器学习领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约预测模型优化等。
行业应用：为银行、金融机构、消费金融公司等提供数据支持，尤其在风险控制、信贷决策、客户管理等方面具有重要价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，如信贷审批流程优化、风险定价策略调整、不良贷款预警等。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和违约预测。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险模型，预测客户未来违约的可能性，从而帮助金融机构优化信贷决策和风险管理策略。
