信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-dnguy097
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 客户画像, 金融风控, 信用卡, 数据分析, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡客户的信用数据，记录了客户的个人信息、信用额度、还款记录、账单信息等，用于预测客户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断是基于一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据主要来自台湾地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款状态、过去6个月的账单金额、过去6个月的还款金额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Default of Credit Card Clients.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建和客户行为分析。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的研究，如信用评分模型、违约预测模型、客户细分等。
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，用于风险控制、客户管理、营销策略制定等。
决策支持：支持金融机构的贷款审批、信用额度调整、催收策略优化等决策。
教育和培训：作为金融风控、数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和预测模型。
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，并评估不同策略对违约率的影响，从而优化风险管理和客户关系。
