信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPredictionDataset-medhedyezzine
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自信用卡的客户信用数据，记录了客户的个人信息、历史还款记录、账单信息以及下个月是否违约的标签。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客户信用行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但可以推断为信用卡业务相关的市场。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括：客户身份ID(ID)、信用额度(LIMIT_BAL)、性别(SEX)、教育程度(EDUCATION)、婚姻状况(MARRIAGE)、年龄(AGE)、过去6个月的还款状态(PAY_0 - PAY_6)、过去6个月的账单金额(BILL_AMT1 - BILL_AMT6)、过去6个月的还款金额(PAY_AMT1 - PAY_AMT6)以及下个月是否违约的标签(default payment next month)。
数据格式：CSV格式，文件名为default of credit card clientsxls - Datacsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集可能来源于金融机构，用于信用风险评估研究。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和行为分析。
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、违约预测等领域的学术研究。
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、客户管理和信贷决策。
决策支持：支持金融机构的风险评估、信贷审批流程优化以及个性化产品推荐。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和实践信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索客户信用行为与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化风险管理策略。
