信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-kbjhreiure
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, 机器学习, 数据分析, 行为分析, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的个人信息、账单信息、还款记录以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，通常代表一般信用卡用户群体。
数据维度：数据集包括多项特征，涵盖客户的信用额度（LIMIT_BAL）、性别（SEX）、教育程度（EDUCATION）、婚姻状况（MARRIAGE）、年龄（AGE）、历史还款情况（PAY_1至PAY_6）、账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）以及是否违约（default payment next month）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测以及客户行为分析。
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、信用评分模型研究等领域，例如探索不同特征对违约的影响。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户信用评估和营销策略制定。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理和用户画像分析，从而优化信贷流程和降低风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，从而帮助金融机构更好地管理风险和优化业务策略。
