信用卡欺诈风险预测数据集CreditCardFraudRiskPredictionDataset-tejaswinimogalla
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡欺诈, 风险预测, 信用评分, 机器学习, 欺诈检测, 数据分析, 财务风控, 银行
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的交易数据，记录了客户的信用行为和是否发生欺诈行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间跨度，但包含客户的交易行为和违约情况，可用于静态分析。
地理范围：数据未明确地理范围，但可能反映了特定国家或地区的信用卡使用情况。
数据维度：数据集包含多个特征，包括：
X1: 信用额度（LIMIT_BAL）
X2: 性别（SEX）
X3: 教育程度（EDUCATION）
X4: 婚姻状况（MARRIAGE）
X5: 年龄（AGE）
X6-X11: 过去6个月的还款状态（PAY_0 - PAY_6）
X12-X17: 过去6个月的账单金额（BILL_AMT1 - BILL_AMT6）
X18-X23: 过去6个月的还款金额（PAY_AMT1 - PAY_AMT6）
Y: 客户是否在下个月违约（default payment next month），作为目标变量。
数据格式：CSV格式，文件名为fraudcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源可能为银行或金融机构的客户交易记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、欺诈检测和违约预测等任务。
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、欺诈检测算法等领域的研究。
行业应用：为银行、金融机构和支付平台提供数据支持，用于构建信用风险评估模型、优化风控策略和提升欺诈检测效率。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理和客户关系管理，帮助其降低损失和提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于构建和评估预测客户违约和识别欺诈交易的模型，帮助用户优化风险管理策略和提升业务效率。
