信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-ruchikathakur07
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, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡用户的相关数据，记录了用户的信用行为和违约情况，用于构建信用卡违约风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但通常指代一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据主要来源于台湾地区。
数据维度：数据集包括30个字段，涵盖了用户的人口统计学信息（如性别、教育程度、婚姻状况、年龄）、信用额度、历史还款记录（最近6个月的还款状态、账单金额、已支付金额）以及是否发生违约（default.payment.next.month，即下个月是否违约）等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，经过整理和清洗，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于信用风险评估、客户信用评分建模和违约预测等任务。
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、信用评分模型构建等学术研究，例如探索不同变量对违约风险的影响、比较不同机器学习算法的预测效果。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于银行、信用卡公司等机构的风险控制、客户管理和信贷决策。
决策支持：支持金融机构的信用风险评估、客户分层和授信额度管理，帮助优化风险管理策略。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析与机器学习等课程的实训素材，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构建和优化信用卡违约预测模型，提升金融机构的风险管理能力，实现更精准的信贷决策。
