信用卡违约预测用户行为数据集CreditDefaultPredictionUserBehaviorDataset-aok1000
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 用户行为, 信用卡, 风险评估, 机器学习, 财务分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含信用卡用户的信用行为数据，记录了用户的个人信息、账单信息、还款记录以及下个月的违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但提供了多个月份的账单和还款记录，可推断为近几个月的用户行为快照。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但从数据内容推测，可能来自亚洲地区。
数据维度：数据集包括24个特征，涵盖了用户信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、六个月的还款状态、六个月的账单金额、六个月的还款金额以及下个月的违约情况（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为tester.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，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、用户信用行为分析等领域的学术研究，例如，探索不同用户特征与违约之间的关系。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于信用风险评估、贷款审批、风险控制等，提升风险管理效率。
决策支持：支持金融机构的决策制定，优化信用策略，降低坏账率，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的教学案例，帮助学生和从业者深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索不同用户特征对信用卡违约的影响，构建和评估信用风险预测模型，帮助用户优化信用策略。
