信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-huynhduc371
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 二分类
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的相关信息，记录了用户在特定时间段内的还款行为与违约情况，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跨度，可以理解为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测，可能来源于亚洲地区。
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（PAY_1至PAY_6）、过去6个月的账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、过去6个月的还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）以及是否在下个月违约（default payment next month）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理，方便直接用于分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、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、信用评分建模、行为金融学等领域的学术研究，例如，探索影响信用卡违约的关键因素，构建更精准的违约预测模型。
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，用于客户信用评估、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价、客户管理策略的优化，提高风险管理水平。
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材料，帮助学生和研究人员理解信用风险管理流程。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，建立预测模型，提升信用风险管理的效率和准确性。
