信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-hassanamin
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, 信用评分, 数据分析, 风险评估, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的信用卡客户数据，记录了客户的信用行为和违约情况，用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未指明具体地理位置，但通常被认为是面向全球的通用数据集。
数据维度：包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、历史还款记录（PAY_0 - PAY_6）、账单金额（BILL_AMT1 - BILL_AMT6）、支付金额（PAY_AMT1 - PAY_AMT6）以及目标变量（target，表示是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集源于UCI机器学习库，经过整理和匿名化处理。
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：适用于金融风控、信用评分、机器学习领域的学术研究，例如构建和评估信用风险预测模型。
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，用于风险管理、客户信用评估、贷款审批等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，提高风险控制能力。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风险管理等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解信用风险建模。
此数据集特别适合用于探索客户信用行为与违约之间的关系，构建预测模型，帮助用户优化风险管理策略。
