信用卡客户违约预测数据集CreditCardClientsDefaultPrediction-drsubhendu
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 信用风险, 机器学习, 二分类, 客户行为, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡客户的信用数据，记录了客户的个人信息、信用额度、还款记录和账单信息，用于预测客户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可推断为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据主要来源于台湾地区的信用卡客户。
数据维度：数据集包括客户的信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、还款状态（过去6个月）、账单金额（过去6个月）、以及过去6个月的还款金额等。目标变量“Y”表示客户是否在下个月发生违约。
数据格式：CSV格式，文件名为“default of credit card clients.csv”，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理，保护客户隐私。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建以及金融风控等领域的研究。
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：适用于信用风险管理、金融风险分析等领域的学术研究，如客户信用评分模型、违约预测模型优化等。
行业应用：可以为银行、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、风险管理、信贷决策等。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，如调整授信额度、优化催收策略等。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡客户违约的因素，构建预测模型，从而帮助金融机构有效管理信用风险，提高盈利能力。
