信用卡用户违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-flaviagg
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 客户行为, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 信用评分
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的详细信息，记录了客户的个人属性、历史还款记录、账单信息及下月是否违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态数据集，用于分析客户的信用风险。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常可推断来自特定国家或地区，具体信息未提供。
数据维度：数据集包括23个特征变量（X1至X23）和一个目标变量（Y）。特征变量涵盖客户的信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去六个月的还款状态、过去六个月的账单金额以及过去六个月的还款金额。目标变量Y表示客户在下个月是否会发生违约（1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clients.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据，具体来源未提供，但经过了整理，可直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建、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、客户行为分析等学术研究。
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、贷款决策、客户关系管理等。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，提高信贷决策的准确性。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险预测。
此数据集特别适合用于构建和评估预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策，并提升风险管理水平。
