信用风险评估信用卡用户行为数据集CreditRiskAssessmentCreditCardUserBehaviorDataset-sachinkumar1609
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 信用卡, 用户行为, 信用评分, 贷款, 违约预测, 机器学习, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡用户在特定时间段内的信用行为数据，用于信用风险评估和用户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含“Month”字段，推测为按月度记录的用户行为数据。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖多个地区或国家的用户。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括用户基本信息（ID、Customer_ID、Name、Age、SSN、Occupation、Annual_Income、Monthly_Inhand_Salary），账户信息（Num_Bank_Accounts、Num_Credit_Card、Interest_Rate），贷款信息（Num_of_Loan、Type_of_Loan），还款行为（Delay_from_due_date、Num_of_Delayed_Payment、Payment_of_Min_Amount、Total_EMI_per_month），信用记录（Changed_Credit_Limit、Num_Credit_Inquiries、Credit_Mix、Outstanding_Debt、Credit_Utilization_Ratio、Credit_History_Age、Amount_invested_monthly、Payment_Behaviour、Monthly_Balance）以及最终的信用评分（Credit_Score）。
数据格式：CSV格式，文件名为Credit Card Dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于进一步分析。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、行为分析和预测等相关研究。
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：适用于金融风控、信用风险管理、消费者行为分析等领域的研究，如信用评分模型构建、违约预测、用户还款行为分析等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、客户管理、信贷产品优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，如贷款审批、额度调整、催收策略制定等。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和用户行为分析。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户行为与信用风险之间的关系，帮助用户实现信用风险预警、优化信贷策略等目标。
