信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-dngvnkhng
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为和违约情况记录，旨在用于构建预测模型，评估客户的违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户信用快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但考虑到信用卡的使用场景，数据可能反映了特定地区或国家/地区的信用行为。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖客户的财务状况、还款历史和人口统计学特征：
ID: 客户唯一标识符。
LIMIT_BAL: 信用额度。
SEX: 性别。
EDUCATION: 教育程度。
MARRIAGE: 婚姻状况。
AGE: 年龄。
PAY_1 ~ PAY_6: 过去六个月的还款状态，以数字表示。
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 payment next month: 客户下个月是否违约（1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为filecleancsv，便于数据分析和建模。
该数据集适用于信用风险评估、客户细分和违约预测模型的构建。
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、信用评分模型构建等领域的研究，例如探索影响违约的关键因素、评估不同建模方法的性能等。
行业应用：为银行、消费金融公司等提供数据支持，用于风险评估、客户信用评估、贷款审批等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助金融机构更好地管理信用风险，优化信贷业务。
