信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-thobui640
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 客户行为, 数据分析, 机器学习, 回归分析
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的详细信息，记录了客户的信用额度、人口统计学特征、历史还款记录以及账单信息，用于预测客户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，一般被视为静态数据集，反映了特定时间段内的客户行为。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但通常来自信用卡业务发达的地区。
数据维度：数据集包含多个字段，包括但不限于：ID（客户标识），LIMIT_BAL（信用额度），SEX（性别），EDUCATION（教育程度），MARRIAGE（婚姻状况），AGE（年龄），PAY_0-PAY_6（近六个月的还款状态），BILL_AMT1-BILL_AMT6（近六个月的账单金额），PAY_AMT1-PAY_AMT6（近六个月的还款金额），以及Y（下个月是否违约，1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为default of credit card clients.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于金融风险管理、信用评分建模和客户行为分析。
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、客户细分等领域的学术研究，如违约风险预测模型、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等提供数据支持，用于风险评估、信用审批、客户关系管理等。
决策支持：支持金融机构的风险控制、信贷策略优化和客户管理策略制定。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和从业者深入理解信用风险预测方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助金融机构有效控制风险、提升盈利能力。
