信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-ontrngn
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, 客户画像, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡用户的相关数据，记录了用户在信用卡账单支付方面的行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可推测为一段时间内的用户行为记录。
地理范围：数据主要涉及台湾地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包括用户的信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去六个月的还款状态、过去六个月的账单金额、过去六个月的还款金额以及是否发生违约等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，包含credit_card_clean_2.csv和credit_card_clean_3.csv两个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，便于直接进行分析和建模。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等相关研究。
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、客户行为分析等领域的研究，例如探索影响信用卡违约的关键因素，构建预测模型等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，尤其是在信用风险评估、贷款审批、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略、优化客户服务、提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户了解影响违约行为的关键因素，并据此优化风险管理策略。
