信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPrediction-yalmanahadi
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, 风险评估, 数据分析, 信用评分, 行为分析
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的相关数据，记录了用户在特定时间窗口内的信用行为和是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的信用风险评估数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据特征普遍适用于信用卡业务。
数据维度：数据集包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款记录（PAY_0到PAY_6）、账单金额（BILL_AMT1到BILL_AMT6）以及过去6个月的还款金额（PAY_AMT1到PAY_AMT6）等多个维度。目标变量Y表示用户是否在下个月发生违约。
数据格式：CSV格式，包含CreditCard_test.csv和CreditCard_train.csv两个文件，便于数据处理和建模。
来源信息： 数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等金融领域的研究和应用。
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：适用于金融风险管理、信用评估模型构建等领域的学术研究，例如探索不同变量对违约的影响、构建更准确的违约预测模型等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于信用风险评估、客户信用评分、贷款审批等业务。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和从业人员理解信用风险评估流程。
此数据集特别适合用于构建和优化信用卡违约预测模型，从而帮助金融机构更好地管理风险、提高盈利能力。
