信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-thnhtmnguynl
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, 风险评估, 数据分析, 二分类, 信用评分
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的相关信息，用于预测用户在下个月是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但考虑到数据特征和字段，推测可能来自亚洲地区。
数据维度：数据集包含用户ID、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个月的还款金额以及是否违约等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已经过清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建和金融数据分析。
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、信用评分模型构建等学术研究，如探索不同特征对违约的影响、构建更准确的预测模型等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、客户信用评级、营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其评估贷款风险、控制不良贷款率。
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数据，帮助学生和研究人员理解信用卡违约预测的流程和方法。
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，并优化风险管理策略，从而帮助金融机构提升风险管理能力和盈利水平。
