个人信用违约预测数据集PersonalCreditDefaultPredictionDataset-kakarlarajinikanth
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 违约预测, 信用卡, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡用户信用数据，记录了用户的个人财务状况和还款行为，用于预测用户未来是否会发生信用卡违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的用户信用行为快照。
地理范围：数据未明确指出具体国家或地区，但数据结构和字段命名符合常见信用卡用户数据特征。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，如：
ID：用户唯一标识。
LIMIT_BAL：信用额度。
SEX：性别。
EDUCATION：教育程度。
MARRIAGE：婚姻状况。
AGE：年龄。
PAY_0 - PAY_6：过去六个月的还款状态，以月份倒序排列。
BILL_AMT1 - BILL_AMT6：过去六个月的账单金额。
PAY_AMT1 - PAY_AMT6：过去六个月的还款金额。
default payment next month：标签，表示下个月是否违约（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适用于信用风险评估、违约预测模型构建、客户细分等。
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、信用评分模型研究、行为金融学等领域的学术研究，例如，探索不同人口统计学特征与违约风险之间的关系，以及分析还款行为对违约的影响。
行业应用：为银行、信用卡公司、消费金融机构等提供数据支持，用于风险控制、客户信用评估、贷款审批、催收策略优化等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信用审批流程、降低坏账率、提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和从业人员理解和应用信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用违约预测模型，帮助用户预测个人用户违约风险，实现风险预警和精准营销。
