信用卡违约风险评估数据集CreditCardDefaultRiskAssessment-sudharsan1297
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约风险, 风险评估, 金融风控, 信用评分, 数据分析, 机器学习, 回归分析
数据概述：
该数据集包含来自公共数据集的信用卡客户信息，记录了客户的个人特征、账单信息和还款记录，用于评估信用卡违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的客户信用快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常代表某个地区或国家的信用卡用户群体。
数据维度：数据集包括ID、LIMIT_BAL（信用额度）、SEX（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、PAY_0至PAY_6（过去六个月的还款状态）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（过去六个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（过去六个月的还款金额）和defaulted（是否违约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit-card-default.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步清洗和标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和违约预测等领域的研究和应用。
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，如违约预测模型、影响因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在风险评估、客户信用评级、信贷决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，提高信贷业务的盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、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理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，构建预测模型，帮助用户优化信贷决策，降低风险。
