信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-angelicaseonmeejoo
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 信用评分, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户数据，记录了客户的个人信息、信用额度、账单信息以及还款记录，用于预测信用卡客户是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间段内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能涵盖多个地区或国家。
数据维度：包括客户的ID、信用额度（LIMIT_BAL）、性别（SEX）、教育程度（EDUCATION）、婚姻状况（MARRIAGE）、年龄（AGE）、过去6个月的还款状态（PAY_1至PAY_6）、过去6个月的账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、过去6个月的还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）以及违约状态（dpnm，1表示违约，0表示未违约）等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为default of credit card clients.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基础的结构化处理。
该数据集特别适合用于金融风险评估、信用评分建模以及客户违约行为预测。
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、信用风险评估、客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于构建信用评分模型、优化风险控制策略、提升客户管理效率。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价、客户细分等，辅助制定更精准的营销和风控策略。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、风险管理等课程的实训案例，帮助学生和从业者深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，构建预测模型，从而优化信贷决策，降低金融风险。
