信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-trnthbchhnh
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, 行为分析, 信用评分
数据概述：
该数据集包含信用卡持有人的相关信息以及违约情况，旨在用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可以理解为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包括3类主要变量：
基本信息：包括ID、信用额度(LIMIT_BAL)、性别(SEX)、教育程度(EDUCATION)、婚姻状况(MARRIAGE)和年龄(AGE)。
历史账单和还款信息：包括过去6个月的还款状态(PAY_1到PAY_6)、账单金额(BILL_AMT1到BILL_AMT6)和还款金额(PAY_AMT1到PAY_AMT6)。
违约标签："default payment next month"表示下个月是否违约，是数据集的核心目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测、客户行为分析以及金融风险管理等领域。
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，如探索影响违约的关键因素、构建更精准的违约预测模型。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、信贷决策、客户管理和营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构优化信用审批流程、降低坏账率、提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的实训材料，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构建和评估信用风险预测模型，从而帮助金融机构更有效地管理风险，提升决策效率。
