信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-phngnghilphan
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 信用卡, 金融风控, 客户行为, 数据分析, 风险评估
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的个人信息、账单信息和还款记录等，用于预测客户未来是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但根据数据集的字段内容推测，可能来自亚洲地区。
数据维度：数据集包含多个维度，主要包括：客户基本信息（如ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄），历史还款记录（PAY_1至PAY_6，表示过去六个月的还款状态），账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6，表示过去六个月的账单金额），还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6，表示过去六个月的还款金额），以及目标变量（default payment next month，表示下个月是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，方便直接用于建模和分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测等相关研究，以及数据挖掘、机器学习等技术应用。
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、客户行为分析等方面的学术研究，如违约预测模型优化、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在风险控制、信贷决策、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，例如制定更精准的信用额度、优化催收策略等。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估流程，掌握违约预测模型的构建方法。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的因素，构建预测模型，并评估模型在实际应用中的效果，从而帮助金融机构更好地管理信用风险。
