信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-phanthanhhung
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, 数据建模
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的相关信息，记录了客户的信用行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的信用卡用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段信息推测可能来源于亚洲地区。
数据维度：数据集包含24个特征，包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款记录（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”，表示下个月是否违约。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源于公开的信用卡违约数据集，已进行数据清洗和预处理，以供建模使用。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和金融风控等领域的数据分析和机器学习任务。
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、信用评分模型构建、客户细分等学术研究，例如探索不同特征对违约风险的影响。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其在信用卡风险评估、贷款审批、客户信用评级等方面有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，帮助优化信贷策略，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约风险的关键因素，并构建预测模型，以提高风险管理水平和决策效率。
