信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-tuyntrnth
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约风险, 风险评估, 机器学习, 财务分析, 客户画像, 数据建模, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户数据，记录了客户的信用行为和违约情况，用于预测客户未来是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了客户的个人基本信息和财务数据，可用于分析不同客户群体的信用风险。
数据维度：数据集包含多个字段，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至PAY_6）、过去6个月的账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、过去6个月的还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）以及目标变量——下个月是否违约（default payment next month）。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，适合用于构建信用风险预测模型。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分以及机器学习建模等领域。
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、信用评分和风险管理等领域的学术研究，例如违约预测模型的构建与优化、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡的风险评估、客户信用额度调整、不良贷款预警等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化信贷政策，降低坏账风险。
教育和培训：作为金融风险管理、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预测模型。
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，并优化风险管理策略，从而帮助金融机构提升风险控制能力和盈利水平。
