信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-leopoldogomes
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, 数据挖掘, 机器学习, 客户画像, 信用评分
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、信用还款记录以及账单信息，用于预测客户是否会发生信用卡违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一个静态数据集，代表特定时间点的数据快照。
地理范围：数据来源于台湾地区的信用卡客户。
数据维度：数据集包含多个维度，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（PAY_1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）以及目标变量“dpnm”（是否违约，1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为default of credit card clients.csv，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的学术研究或数据集分享平台，已进行初步的数据整理和匿名化处理。
该数据集适合用于金融风控、信用风险评估、客户细分等领域的数据分析和建模。
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、客户行为分析等方面的学术研究，如探索影响信用卡违约的关键因素、比较不同机器学习算法的预测性能等。
行业应用：可以为银行、金融机构提供数据支持，用于建立信用风险评估模型、优化客户信用评分、提升风险管理能力。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定以及客户关系管理。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的流程和方法。
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，并进行风险评估，从而帮助金融机构优化决策，降低风险。
