信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-inhquangph
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, 客户行为, 数据分析, 信用评分
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的基本信息、账单信息和还款记录，用于预测客户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确指出特定地理区域，但通常反映了信用卡业务的客户群体。
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、过去六个月的还款状态（PAY_1到PAY_6）、过去六个月的账单金额（BILL_AMT1到BILL_AMT6）、过去六个月的还款金额（PAY_AMT1到PAY_AMT6）以及目标变量“default payment next month”，用于指示下个月是否违约。
数据格式：CSV格式，文件名为Credit_card_clean_1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和客户行为分析。
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、客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构和信用评估公司提供数据支持，用于信用风险评估、客户细分和风险管理。
决策支持：支持信贷决策、风险定价和客户关系管理。
教育和培训：作为金融风控、机器学习和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预测。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户优化信贷决策、降低违约风险。
