美国运通客户信用风险预测数据集_American_Express_Customer_Credit_Risk_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 数据建模, 机器学习, 金融风控, 风险评估, 时间序列, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自美国运通（American Express）的客户信用风险相关数据，记录了客户的消费行为、账户活动以及其他相关特征，用于预测客户的信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，涵盖一段时间内的客户行为数据。
地理范围：数据主要来源于美国运通的客户，未明确具体地理位置。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖了客户ID（customer_ID）、日期（S_2）以及一系列匿名特征，包括P_2、D_39、B_1等，以及目标变量target，用于表示客户的信用风险。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含amex_train_data.csv、amex_test1_data.csv和amex_test2_data.csv三个文件，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的Kaggle竞赛，经过匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于信用风险建模、客户行为分析和机器学习等领域。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如客户信用评分、风险预测模型研究等。
行业应用：可以为金融机构、消费信贷公司提供数据支持，特别是在客户风险评估、信用额度管理、欺诈检测等方面。
决策支持：支持金融机构在信贷决策、风险管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索客户行为与信用风险之间的关系，帮助用户构建和优化信用风险预测模型，提高风险管理效率。
