信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-quanm5408gmailcom
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 信用卡, 客户行为, 数据分析, 二元分类
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为数据，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：数据未明确标注时间范围，可视为历史信用行为的快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但数据字段符合信用卡业务的常见特征。
数据维度：数据集包括客户的个人信息（如性别、教育程度、婚姻状况、年龄），信用额度，账单余额，以及过去6个月的还款情况（PAY_1至PAY_6），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，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，数据已进行清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关研究和应用。
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：适用于信用风险评估、金融风险管理、消费者行为分析等领域的学术研究，如信用评分模型、违约预测模型的构建与优化。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在信用卡风控、贷款审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化客户信用策略，降低坏账损失。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的原理与实践。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的因素，构建预测模型，从而提升金融机构的风险管理能力，实现精准营销。
