信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-chithienngo
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, 数据分析, 风险评估, 客户行为, 二元分类
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户数据，记录了客户的基本信息、账单信息、还款记录以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未指明具体地理范围，通常代表一般信用卡客户的行为特征。
数据维度：数据集包括客户的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、过去六个月的账单金额、过去六个月的还款金额以及是否在下个月发生违约（default payment next month）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建以及客户行为分析。
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、客户细分等方面的学术研究。
行业应用：可以为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户管理和营销策略优化。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价和不良资产管理。
教育和培训：作为金融风控、机器学习和数据分析课程的实践案例，帮助学生和从业人员掌握相关技能。
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，优化信贷决策，降低金融风险。
