美国运通信用卡违约预测数据集AmexDefaultPredictionDataset-usharengaraju
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控，信用卡违约，数据集，机器学习，时间序列，数据挖掘，预测建模，商业智能
数据概述： 该数据集来自美国运通（Amex）举办的违约预测竞赛，记录了信用卡持有人的交易数据，主要用于预测信用卡违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2017年到2021年。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的信用卡持有人，但具体地理分布未明确说明。
数据维度：数据集包括持卡人ID、交易金额、交易时间、账户状态、还款记录、信用额度、负债率等变量。数据以TFRecords格式提供，便于机器学习模型的训练和处理。
来源信息：数据来源于美国运通公开的竞赛数据，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于金融风控、信用评分、机器学习建模等领域的应用，特别是在信用卡违约预测、风险控制等任务中具有重要价值。
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：适用于信用卡违约预测、信用评分模型优化、金融风险管理等研究，如违约原因分析、信用评估模型改进等。
行业应用：可以为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，特别是在信用审批、风险监控、贷后管理方面。
决策支持：支持信用卡业务的风险评估和策略优化，帮助金融机构制定科学的授信决策和催收策略。
教育和培训：作为金融工程、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风险建模和预测分析。
此数据集特别适合用于探索信用卡违约的规律与趋势，帮助用户实现准确的违约预测，优化信用风险控制，提升金融机构的业务效率和安全性。
