信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-kevilkhadka
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, 数据建模, 风险评估, 信用评分, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自信用风险评估领域的数据，记录了信用卡持有人的信用行为及违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的信用卡账单与还款记录的快照。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但根据字段内容推测，可能来自于特定地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：
limit_bal：信用额度；
sex：性别；
education：教育程度；
marriage：婚姻状况；
age：年龄；
bill_amt1-bill_amt6：过去六个月的账单金额；
pay_amt1-pay_amt6：过去六个月的还款金额；
default：是否违约（1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，包含final_train.csv和final_compete.csv两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，用于信用风险评估与预测。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关研究以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约风险因素分析等。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，特别是在信贷审批、风险管理、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，提升信贷决策的准确性。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索信用卡用户的还款行为模式，构建预测模型，帮助用户识别潜在的违约风险，优化信贷决策，并提高风险管理水平。
