信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-hunhthanhtn
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, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 财务预测
数据概述：
该数据集包含信用卡持有人的相关财务和人口统计信息，记录了客户的信用行为和违约情况，可用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但根据数据内容推测，可能来自亚洲地区。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括但不限于：
ID：客户唯一标识符。
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：过去6个月的还款状态。
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：是否在下个月违约（目标变量）。
EDUCATION_CAT：教育程度的类别，以及one-hot编码后的教育程度字段，便于模型构建。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便数据导入和分析。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，以确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、违约预测等相关研究。
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：适用于信用风险管理、金融风险评估、机器学习等领域的学术研究，例如信用评分模型的构建、风险因素分析等。
行业应用：为银行、金融机构、互联网金融平台提供数据支持，用于风险控制、客户信用评估、信贷产品定价等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理策略制定和客户关系管理。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握相关技能。
此数据集特别适合用于构建预测模型，探索影响信用卡违约风险的关键因素，从而优化风险管理策略，提高信贷业务的效率和安全性。
