信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPrediction-jahidhossen
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 信用评分, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡持有人的相关数据，记录了客户的信用行为和违约情况，用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据主要来源于台湾地区。
数据维度：数据集包含24个特征，如客户的信用额度（LIMIT_BAL）、性别（SEX）、教育程度（EDUCATION）、婚姻状况（MARRIAGE）、年龄（AGE）、过去六个月的还款情况（PAY_0 - PAY_6）、过去六个月的账单金额（BILL_AMT1 - BILL_AMT6）、过去六个月的还款金额（PAY_AMT1 - PAY_AMT6）以及目标变量——下个月是否违约（default.payment.next.month）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit card.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，通常用于学术研究和模型训练。
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、违约预测模型构建等学术研究。
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，用于客户信用评估、风险控制、信贷决策等。
决策支持：支持金融机构进行风险管理策略优化、客户细分、营销策略制定等。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估。
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，并评估不同风险管理策略的有效性，从而帮助金融机构更有效地管理信用风险。
