信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-mayquynh
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, 数据分析, 风险评估, 客户画像, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开来源的信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的个人信息、账单信息以及还款记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但从数据内容推测，可能与某个特定地区的信用卡用户相关。
数据维度：数据集包括24个特征变量，涵盖客户的个人信息（如性别、教育程度、婚姻状况、年龄），信用额度，账单金额（最近6个月的账单金额），还款金额（最近6个月的还款金额），以及还款状态（PAY_1至PAY_6，表示最近6个月的还款情况，数值代表不同的延迟或按时还款状态），以及目标变量“default payment next month”，表示下个月是否会违约。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，易于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过清洗和预处理，确保了数据的质量。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模和违约预测等研究。
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、行为金融学等领域的研究，如信用风险评估模型、违约预测模型的构建与优化。
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，尤其是在客户信用评估、风险控制、精准营销等方面。
决策支持：支持金融机构在信贷决策、风险定价和客户管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，构建和评估预测模型，从而提升风险管理水平。
