信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-tiphvit
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据挖掘, 风险评估, 信用评分, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自公开金融数据库的信用卡客户信息，记录了客户的信用行为和违约情况，用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未限定具体区域，但通常代表了具有普遍性的信用风险特征。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户的个人信息（如性别、教育程度、婚姻状况、年龄），信用额度，历史还款记录（PAY_1至PAY_6），账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6），以及还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）等，同时包含目标变量“default payment next month”，指示客户在下个月是否违约。此外，还包括了教育程度的类别编码。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开金融数据集，经过了清洗和预处理，以便于数据分析和建模。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等领域，以及相关机器学习模型的训练与验证。
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、客户行为分析等学术研究，可以深入探索影响信用卡违约的关键因素。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户管理、信贷决策等，帮助优化信贷审批流程和风险定价策略。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，辅助制定更精准的信用策略，降低坏账率，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者熟悉信用风险建模流程，提升数据分析能力。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化风险管理策略，实现风险最小化和收益最大化。
