信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-nguyenthithuhien5764
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约风险, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 客户画像, 二分类
数据概述：
该数据集包含信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的基本信息、账单信息、还款记录以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据内容推测为信用卡业务相关的市场。
数据维度：数据集包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款状态、过去6个月的账单金额、过去6个月的还款金额以及是否发生违约（default payment next month）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，可能来自于公开的信用评分数据集或金融机构的脱敏数据。数据经过清洗和预处理，确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和客户细分等研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型构建、客户行为分析等研究，例如探索不同客户群体违约风险差异、分析影响违约的关键因素等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、信用审批、营销策略制定等，例如优化信用评分模型，提高贷款审批效率。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其识别高风险客户、优化信贷政策、降低坏账损失。
教育和培训：作为金融风控、数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险管理和数据建模。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约风险预测模型，帮助用户实现风险预警、优化信贷决策、提升风险管理水平。
