信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-hiulngccc
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 机器学习, 数据挖掘, 金融风控, 二分类, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户的信用行为数据，用于构建信用卡违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但可推断为一段时间内的客户信用行为记录，通常用于静态分析。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但考虑到数据集的公开性和字段内容，推测为台湾地区的信用卡用户数据。
数据维度：数据集包含24个特征字段，包括客户的基本信息（如性别、教育程度、婚姻状况、年龄），账单信息（如过去六个月的账单金额），还款记录（如过去六个月的还款额），以及“default payment next month”（次月是否违约）作为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1 (1).csv，方便数据处理和模型训练。
来源信息：数据来源可能为学术研究或公开数据集，已进行数据清洗和初步处理，但仍需进行进一步的数据预处理和特征工程。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等领域的研究和应用。
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、信用评分模型构建等学术研究，如比较不同机器学习算法在违约预测任务上的表现。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、贷后管理等环节。
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：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户信用行为与违约之间的关系，建立有效的违约预测模型，从而帮助金融机构实现风险控制和业务优化。
