信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-kbjhreiure
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, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户相关数据，记录了客户的信用行为和违约情况，旨在用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的客户信用状态快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但根据变量特征推测可能来源于亚洲地区。
数据维度：数据集包括客户的基本信息、账单信息、还款记录以及是否违约等多个维度的数据。具体字段包括：ID（客户唯一标识）、LIMIT_BAL（信用额度）、SEX（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、PAY_1至PAY_6（近6个月的还款状态）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（近6个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（近6个月的还款金额）、default payment next month（下个月是否违约，目标变量）、EDUCATION_CAT（教育程度类别）、graduate school（是否为研究生）、high school（是否为高中）、none（是否为无教育背景）、others（其他教育程度）、university（是否为本科）。
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，去除了冗余信息和缺失值。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建、客户信用行为分析等。
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、信用评分模型研究、客户细分分析等学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信用风险评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策，降低违约损失。
