信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-dngvnkhng
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, 数据建模, 客户画像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的客户信用行为数据，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：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的信用行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，通常被认为是来自某个国家或地区的信用卡客户数据。
数据维度：数据集包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款情况（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“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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信用风险数据集，已进行清洗和预处理，适用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关领域。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型研究等学术研究，例如探索不同变量对违约风险的影响、构建更精准的预测模型。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在信用评分、风险控制、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价和客户关系管理，从而优化业务策略。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险预测的原理和方法。
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，优化信贷决策，降低违约损失。
