信用卡违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPrediction-marylima
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 回归分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡客户的信用数据，记录了客户的个人信息、信用额度、历史还款记录以及账单信息，用于评估客户的违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但从账单信息和还款记录来看，反映了客户一段时间内的信用行为。
地理范围：数据主要来源于台湾地区的信用卡客户。
数据维度：数据集包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去六个月的还款状态（PAY_1至PAY_6）、过去六个月的账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、过去六个月的还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）以及是否违约（default_0）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为MMA867 A3 credit data.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户信用评分、违约预测等领域的研究和应用。
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方面的学术研究，例如，探索不同变量对违约概率的影响、比较不同机器学习算法在违约预测上的表现等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其是在信贷审批、风险控制、客户细分等领域。可以用于构建信用评分模型，优化信贷决策，降低坏账风险。
决策支持：支持银行和金融机构的风险管理决策，帮助其优化信贷策略，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和验证信用风险预测模型，帮助用户评估客户的违约可能性，从而优化信贷决策，降低金融风险。
