信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-phamminhnhut1234
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, 金融风控, 用户画像, 数据分析, 二分类
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、账单信息以及还款记录，用于预测客户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，通常被视为一个历史信用数据集。
地理范围：数据未明确标注，但根据数据字段推测可能来源于亚洲地区。
数据维度：数据集包括“ID”（用户唯一标识）、“LIMIT_BAL”（信用额度）、“SEX”（性别）、“EDUCATION”（教育程度）、“MARRIAGE”（婚姻状况）、“AGE”（年龄）、“PAY_1”至“PAY_6”（过去6个月的还款状态）、“BILL_AMT1”至“BILL_AMT6”（过去6个月的账单金额）、“PAY_AMT1”至“PAY_AMT6”（过去6个月的还款金额）以及“default payment next month”（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credit_card_clean.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，已经过预处理和清洗，可以用于直接的建模和分析。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和违约预测等领域。
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、信用评分模型研究等学术研究，如探索不同特征对违约的影响、构建预测模型等。
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，尤其在信用风险评估、客户信用额度设定、催收策略优化等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，帮助优化信贷业务流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训素材，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构建和评估信用风险预测模型，帮助用户提升风险管理水平和优化信贷决策。
