信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-suyashviraaj
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, 数据分析, 客户画像, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自信用风险分析平台的数据，记录了信用卡持有人的信用行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含了从9月到4月的账单信息和还款状态，可推测为近一年内的用户行为记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据集中包含的变量和字段可以推断出其来源于某个国家或地区。
数据维度：数据集包括“Unnamed: 0”（序号）、“limit_bal”（信用额度）、“sex”（性别）、“education”（教育程度）、“marriage”（婚姻状况）、“age”（年龄）、“payment_status_sep”至“payment_status_apr”（9月至4月的还款状态）、“bill_statement_sep”至“bill_statement_apr”（9月至4月的账单余额）、“previous_payment_sep”至“previous_payment_apr”（9月至4月的历史还款额）以及“default_payment_next_month”（下个月是否违约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_default.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，已进行初步的整理和清洗，但可能需要进一步的数据预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关研究和应用。
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、信用评分模型等领域的学术研究，如探索影响信用卡违约的关键因素、构建预测模型等。
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，特别是在风险控制、客户信用评估、信贷决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷审批流程，提高风险管理效率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷策略，降低违约风险。
