信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-inhquangph
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 信用评分, 财务管理
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡用户信用行为数据，记录了用户的个人信息、账单信息以及还款情况等，用于预测信用卡用户在未来是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据集未明确标注地理位置，通常为匿名化后的用户数据，可能来源于多个地区。
数据维度：数据集包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去六个月的还款状态、过去六个月的账单金额、过去六个月的还款金额、以及是否违约（default payment next month）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模、以及机器学习算法的应用和研究。
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：适用于金融风险管理、信用风险评估等领域的研究，例如违约预测模型的构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于风险控制、信用额度管理、客户信用评估等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信用审批流程，降低坏账风险。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的方法。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡用户违约行为的因素，构建预测模型，从而优化风险管理策略和提高决策效率。
