信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-cavinotieno
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, 财务管理
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，记录了客户的信用行为和违约情况。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：数据来源未具体说明，但可推测为某个或多个国家/地区的信用卡客户数据。
数据维度：数据集包括客户的各项财务指标和还款行为，包含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_0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）以及是否在下个月违约（default.payment.next.month）等。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等研究和应用。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如信用风险预测、影响违约因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用风险评估、贷款审批、客户管理和风险控制等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估模型。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的因素，构建预测模型，帮助金融机构降低风险和优化决策。
