信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-hunhthanhtn
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 信用卡, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的相关信息，记录了用户的个人特征、历史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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但数据字段包含教育程度、婚姻状况等，推测可能源于某个特定地区或国家。
数据维度：包括ID（用户唯一标识）、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（过去6个月的还款状态）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（过去6个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（过去6个月的还款金额）、default payment next month（下个月是否违约，目标变量）以及EDUCATION_CAT（教育程度类别，包括大学、研究生、高中、无、其他）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便进行数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建以及客户细分研究。
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、信用评分模型、客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，尤其在信用风险评估、客户信用额度管理、贷款审批等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生和研究人员理解信用风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户信用行为与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升风险管理水平。
