信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-fuknguyn
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, 二分类, 金融风控, 数据分析
数据概述：
该数据集包含信用卡持有者的相关信息，记录了客户的信用行为和违约情况，可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跨度，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但包含了信用卡用户的多种属性。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：ID（用户标识符）、LIMIT_BAL（信用额度）、SEX（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、PAY_1至PAY_6（历史还款记录，以月份为单位）、BILL_AMT1至BILL_AMT6（最近6个月的账单金额）、PAY_AMT1至PAY_AMT6（最近6个月的还款金额）、default payment next month（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credit_card_clean_1.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，方便直接用于建模分析。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、以及违约预测等研究。
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、以及客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、金融机构和信用服务公司提供数据支持，用于风险评估、信贷审批、以及客户管理等。
决策支持：支持金融机构优化信贷政策、提升风险控制能力、以及制定个性化营销策略。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、以及机器学习等课程的实训素材，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探索影响信用卡违约的关键因素，构建预测模型，并评估不同客户群体的信用风险。
