信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-huniro
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约风险, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据挖掘, 客户画像, 行为分析
数据概述：
该数据集包含信用卡用户相关数据，记录了用户的信用行为和违约情况，用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：包括用户ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、历史还款记录（PAY_1至PAY_6）、账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、支付金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）、以及是否发生违约（default payment next month）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_3.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测、客户细分等研究。
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，如违约预测模型构建、影响因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信用评分、风险管理、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定和优化。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户提升风险管理能力和信贷决策的准确性。
