信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-trongnghia8696
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, 金融风控, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户相关数据，记录了客户的信用行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一个静态的、历史数据集，用于分析和建模。
地理范围：数据来源未明确说明，但根据数据内容推测，可能涵盖特定地区或国家。
数据维度：数据集包括客户的各项财务指标、还款记录、个人信息以及是否发生违约等信息。具体字段包括：
ID：客户的唯一标识符；
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：过去6个月的还款状态，以数字表示；
BILL_AMT1 - BILL_AMT6：过去6个月的账单金额；
PAY_AMT1 - PAY_AMT6：过去6个月的还款金额；
default payment next month：下个月是否违约（标签变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card.csv，方便数据分析和建模。 数据集提供了详细的客户信用信息，适用于信用风险评估和预测建模。
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：适用于信用风险管理、金融风险评估、客户信用评分等领域的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融机构等提供数据支持，用于信用风险评估、贷款审批、客户细分等。
决策支持：支持金融机构优化信贷政策、提高风险管理水平，辅助制定个性化的客户服务策略。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解信用风险管理和数据分析。
此数据集特别适合用于构建和评估信用评分模型，预测客户的违约可能性，从而帮助金融机构更好地管理风险和优化决策。
