台湾信用卡违约预测数据集TaiwanCreditCardDefaultPredictionDataset-abrartaher75
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 数据分析, 信用评分, 支持向量机
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡持有人的相关信息，记录了客户的信用行为和违约情况，旨在用于预测信用卡用户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常作为静态数据集使用，代表一段时间内的信用行为快照。
地理范围：数据主要来源于台湾地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过往还款记录（PAY_0到PAY_6）、账单金额（BILL_AMT1到BILL_AMT6）、还款金额（PAY_AMT1到PAY_AMT6）以及目标变量（defaultpaymentnextmonth，表示下个月是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit card taiwan svm algorithm.csv，方便数据导入与处理。
来源信息：数据源可能来自公开的学术研究或金融机构，经过整理和脱敏。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建和金融数据分析。
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、机器学习算法在金融领域的应用研究。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险控制、营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解信用风险预测。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策。
