信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-thobui640
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的个人信息、账单信息、还款记录以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可泛化应用于信用卡风险评估研究。
数据维度：包括客户的ID，信用额度（LIMIT_BAL），性别（SEX），教育程度（EDUCATION），婚姻状况（MARRIAGE），年龄（AGE），过去6个月的还款状态（PAY_1到PAY_6），过去6个月的账单金额（BILL_AMT1到BILL_AMT6），过去6个月的还款金额（PAY_AMT1到PAY_AMT6），以及目标变量“default payment next month”（下个月是否违约）。此外，还包括了教育程度的哑变量编码。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，便于直接用于建模分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分和行为分析。
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、客户行为分析等学术研究，如违约预测模型的构建与优化。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在信用风险评估、贷款审批、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，优化信贷业务流程，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，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构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户实现风险预警、优化信贷决策和提升风险管理水平。
