美国运通公司信用卡违约预测数据集AmexOff-CardholderFraudPredictionDataset-takaito
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈，违约预测，数据集，金融科技，机器学习，风险控制，信用评分，数据挖掘
数据概述： 该数据集来自美国运通公司（Amex），主要记录了信用卡持卡人的交易行为和违约情况，适用于信用卡欺诈检测和违约预测等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了美国多个地区的信用卡用户，主要涉及个人和企业的信用卡交易。
数据维度：数据集包括信用卡交易金额、交易频率、交易时间、持卡人基本信息、历史还款记录、违约行为标记等变量。还包括用于违约预测所需的历史交易数据和用户特征。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国运通公司的公开数据集，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险控制、信用评分、机器学习模型训练等领域，尤其在信用卡欺诈检测、违约预测等方面具有广泛的应用价值。
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：适用于信用卡欺诈检测、违约预测、信用评分等研究，如欺诈行为的模式识别、违约风险的因素分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用卡风险管理、反欺诈策略制定方面。
决策支持：支持信用卡公司的风险控制和策略优化，帮助金融机构制定科学的信用评分和风险管理决策。
教育和培训：作为金融科技、数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用卡风险管理、违约预测等相关技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡交易中的欺诈行为与违约风险，帮助用户实现准确的欺诈检测和违约预测，优化风险管理和信用评分，提高金融机构的风险控制能力和盈利能力。
