信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-dt2001216212
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, 客户行为, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信用卡客户数据，记录了客户的个人信息、账单信息、还款记录等，以及客户在下个月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，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但包含了客户的基本信息和消费行为，可用于分析不同客户群体的信用风险。
数据维度：数据集包含ID、LIMIT_BAL（信用额度）、SEX（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、PAY_1到PAY_6（近6个月的还款情况）、BILL_AMT1到BILL_AMT6（近6个月的账单金额）、PAY_AMT1到PAY_AMT6（近6个月的还款金额）、default payment next month（下个月是否违约）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_2.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，可以直接用于建模和分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等研究和应用。
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、信用评分模型构建、客户行为分析等研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户管理和市场营销等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价和客户服务优化。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，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，帮助金融机构更有效地管理风险，提升盈利能力。
