信用风险评估用户违约预测数据集CreditRiskAssessmentUserDefaultPrediction-ontrngn
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 信用卡, 金融风控, 数据建模, 用户画像, 机器学习, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信用卡用户数据，记录了用户的信用行为和违约情况，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的用户信用行为快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但可能来源于特定国家或地区。
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、过去6个月的账单金额、过去6个月的还款金额以及是否发生违约等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险建模、用户信用评分、违约预测等研究。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如用户信用行为分析、违约预测模型优化等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、信贷决策、用户画像构建等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，如信贷审批、额度调整、催收策略优化等。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索用户信用行为与违约之间的关系，帮助用户构建和优化信用风险预测模型，提升风险管理的精准度。
