信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-miguelangelschzrbles
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 信用评分, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡客户的信用数据，记录了客户的个人信息、账单信息以及还款记录，用于分析和预测信用卡客户是否会在下个月发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推测为一段时间的信用行为快照。
地理范围：数据主要来源于台湾地区的信用卡客户。
数据维度：数据集包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款状态、过去6个月的账单金额、过去6个月的还款金额以及下个月是否违约（0代表未违约，1代表违约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为default of credit card clients.csv，便于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开数据集，可能经过了匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建以及金融机构客户行为分析。
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：适用于金融领域、风险管理和机器学习交叉领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约风险因素分析等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、客户细分、营销策略优化等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理策略制定以及客户服务优化。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习和数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和预测。
此数据集特别适合用于探索信用卡客户的还款行为与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高风险管理效率，优化信贷决策。
