信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPrediction-uurszer
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 信用评分, 客户行为, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡持有人的相关数据，记录了客户的信用行为及违约情况，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但可推断为某一时间段内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来源于台湾地区。
数据维度：数据集包括客户的信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款记录、过去6个月的账单金额、过去6个月的付款金额以及是否发生违约等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和违约预测等研究。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如违约预测模型、信用风险评估模型等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，特别是在信用风险管理、客户信用评估、贷款审批等业务流程中。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化信贷策略，降低坏账风险。
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理解信用风险评估和预测方法。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，构建预测模型，帮助金融机构实现风险管理和优化决策。
