信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-tiphvit
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约风险, 风险评估, 信用评分, 数据挖掘, 机器学习, 财务分析, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的信用行为数据，记录了用户在一段时间内的还款记录、账单信息以及个人基本信息，用于评估信用卡用户的违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了用户过去一段时间的还款及账单信息，可视为历史数据。
地理范围：数据集未明确标注地理位置信息，数据来源可能为全球范围内的信用卡用户。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
ID：用户唯一标识符。
LIMIT_BAL：信用额度。
SEX：性别。
EDUCATION：教育程度。
MARRIAGE：婚姻状况。
AGE：年龄。
PAY_1 - PAY_6：用户过去六个月的还款状态，PAY_1代表最近一个月的还款状态，以此类推。
BILL_AMT1 - BILL_AMT6：用户过去六个月的账单金额。
PAY_AMT1 - PAY_AMT6：用户过去六个月的还款金额。
default payment next month：目标变量，表示下个月是否违约（1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信用卡用户行为数据集，经过清洗和整理，去除了缺失值和异常值。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分、以及欺诈检测等研究。
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：适用于信用风险评估、金融风险管理等领域的学术研究，如信用评分模型的构建、违约预测模型的优化等。
行业应用：为银行、金融机构等提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险控制等。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略、优化信贷政策，提高决策效率和准确性。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约风险的因素，建立预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化风险管理策略。
