信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-chithienngo
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, 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数据，记录了客户的信用行为和违约情况，用于信用风险评估和预测。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：数据未明确标注地理范围，但结合数据内容推测为特定地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、账单信息、还款记录以及是否发生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）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过清洗和整理，去除了部分噪声。该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和违约预测等研究。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，例如，探索不同特征对违约的影响，构建信用评分模型等。
行业应用：为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，用于风险管理、客户信用评估、贷款审批等业务。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化信贷策略，降低坏账风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的流程和方法。
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，优化信用政策，实现风险管理目标。
