信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-evairsilvester
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 信用卡, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 客户画像, 风险评估
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，记录了客户的个人信息、信用额度、账单信息和还款记录，用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可推断为一段时间内的信用卡账单与还款记录。
地理范围：数据未标明具体地域，但根据字段内容推测为台湾地区信用卡用户数据。
数据维度：数据集包括客户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、还款状态（PAY_0至PAY_6，代表最近6个月的还款情况）、账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6，代表最近6个月的账单金额）、还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6，代表最近6个月的还款金额）以及是否违约（default.payment.next.month，1代表下个月违约，0代表未违约）等。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据处理与分析。
数据来源：该数据集来源于UCI机器学习库，数据已进行匿名化处理，便于研究和应用。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等领域。
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：适用于信用风险管理、金融风险预测等学术研究，如探索影响信用卡违约的关键因素、构建信用评分模型等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险控制、贷款审批等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，优化风险管理策略，提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用信用风险模型。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估客户的违约风险，帮助金融机构实现风险最小化和利润最大化。
