印度黑客马拉松信用违约预测数据集

印度黑客马拉松信用违约预测数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：信用违约,预测,机器学习,数据科学,银行,信用卡,台湾,消费者,风险评估 数据概述： 该数据集来源于Analytics Vidhya举办的JanataHack机器学习黑客马拉松，包含2005年4月至2005年9月期间台湾信用卡客户的相关信息，包括违约支付情况、人口统计特征、信用数据、支付历史以及账单陈述。数据集旨在用于预测客户在未来一个月内违约的可能性，为银行决策提供支持。 数据用途概述： 该数据集适用于信用风险预测、银行决策制定、信用额度评估等多种场景。银行可以利用此数据来评估潜在客户的违约风险，从而优化信用卡申请审批标准及信用额度设定。此外，该数据集也适合用于学术研究、教育培训等场合，帮助学习者理解信用风险评估和管理的原理与实践。