信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-thnhtmnguynl
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 信用评分, 金融风控, 机器学习, 客户画像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户数据，记录了客户的个人信息、账单信息和还款记录，用于分析和预测信用卡违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但根据字段内容推测可能覆盖多个地区。
数据维度：数据集包含30个字段，主要包括：客户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款状态、过去6个月的账单金额、过去6个月的还款金额、以及"default payment next month"（下个月是否违约）等关键指标。此外，还包括了教育程度的独热编码字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未知，但经过了清洗和预处理，提供了结构化的数据。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和信用评分模型构建。
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、行为金融学等领域的研究，如违约风险预测模型构建、客户信用评分研究等。
行业应用：为银行、消费金融公司等提供数据支持，尤其在风险控制、客户管理、营销策略制定等方面具备实用性。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其优化授信策略、降低坏账风险。
教育和培训：适合作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训素材。
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，构建预测模型，并评估不同策略对风险管理的影响，从而帮助金融机构实现更精准的风险控制和更有效的客户管理。
