信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-tntphm
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, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的个人信息、账单信息和还款记录，用于预测客户是否会在下个月发生违约行为。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信用行为快照。
地理范围：数据来源未明确，可推断为涵盖一定范围内的信用卡用户。
数据维度：数据集包括ID、LIMIT_BAL（信用额度）、SEX（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、PAY_1至PAY_6（过去六个月的还款状态）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（过去六个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（过去六个月的还款金额）以及default payment next month（下个月是否违约）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源未明确，但数据已进行清洗和预处理，适合直接用于建模分析。
该数据集适合用于金融风险管理、信用评估和客户行为分析。
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、信用评分模型构建、客户细分等研究，例如探索不同特征对违约行为的影响。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、信贷审批、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策制定，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实践素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
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，优化风险管理策略。
