信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-venom876
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的信用卡客户数据，记录了信用卡用户的相关信息以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，但可以推断为一段时间内的信用卡使用记录。
地理范围：数据未限定具体地区，但通常被认为来自台湾地区。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、账单信息、还款记录和违约状态。具体字段包括：ID（客户ID）、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（过去几个月的还款状态，PAY_0代表最近一个月，以此类推）、BILL_AMT1 - BILL_AMT6（过去几个月的账单金额）、PAY_AMT1 - PAY_AMT6（过去几个月的还款金额）、default.payment.next.month（下个月是否违约，1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等领域的建模分析。
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、信用评分建模、客户细分等学术研究，如探索影响信用卡违约的关键因素。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用风险评估、贷款审批、客户生命周期管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险建模。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户实现对客户信用风险的准确评估，优化信贷决策。
