信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-tienphatnguyn
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, 信用评分, 金融风控, 数据挖掘, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡客户的信用数据，记录了客户的个人信息、信用历史以及违约情况。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，用于模型训练。
地理范围：数据来源于台湾地区的信用卡客户。
数据维度：数据集包括24个字段，涵盖客户的基本信息、信用额度、账单信息、还款记录等，以及一个关键的二元变量“Y”，表示客户是否在下个月违约。
数据格式：CSV格式，文件名为default-of-credit-card-clients.csv，方便数据分析和建模。数据已经过预处理，可以直接用于机器学习模型的训练。
该数据集特别适用于信用风险评估、违约预测和客户细分等研究。
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、机器学习算法研究等领域的学术研究，例如探索影响信用卡违约的关键因素、比较不同模型的预测性能。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、信贷审批、客户管理等方面。可以用于构建信用评分模型，辅助决策，提高风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险评估和客户管理决策，帮助优化信贷策略，降低坏账风险。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据挖掘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方法，提高实践能力。
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，优化信用审批流程，并提升风险管理效率。
