信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-shobhiii
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 信用评分, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的信用卡客户数据，记录了客户的个人信息、信用行为和还款记录，用于构建信用卡违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，通常被视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据来源为台湾地区的信用卡客户，具有一定的地域代表性。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：ID（客户标识），LIMIT_BAL（信用额度），SEX（性别），EDUCATION（教育程度），MARRIAGE（婚姻状况），AGE（年龄），PAY_0-PAY_6（近6个月的还款状态），BILL_AMT1-BILL_AMT6（近6个月的账单金额），PAY_AMT1-PAY_AMT6（近6个月的还款金额），以及defaultpaymentnextmonth（下个月是否违约，目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行数据清洗和匿名化处理。
该数据集适合用于金融风险管理、信用评分建模和客户行为分析。
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、客户细分等领域的学术研究，例如，探索不同特征对违约的影响。
行业应用：可以为银行、金融机构等提供数据支持，尤其是在风险控制、贷款审批、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构建立更精准的信用评分模型，优化信贷决策，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户了解影响违约的关键因素，并优化风险管理策略。
