信用卡违约风险预测数据集CreditCardDefaultRiskPrediction-kevingalacha
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 信用卡, 数据分析, 风险评估, 金融风控, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自UCI机器学习库的信用卡客户数据，记录了信用卡用户的财务状况和还款行为，用于预测客户在未来是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，通常被视为静态数据集，反映了特定时间段内的客户行为。
地理范围：数据来源于台湾地区，反映了该地区信用卡用户的特征。
数据维度：数据集包括客户的信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、还款记录（包括过去六个月的还款状态和账单金额）、以及当月支付金额等24个特征，以及一个目标变量，即“default.payment.next.month”（下个月是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，是一个经过整理和清洗的公开数据集，方便用于模型训练和验证。
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、信用评分模型研究等学术研究，如探索不同特征对违约概率的影响、构建更准确的预测模型等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，可用于风险控制、客户信用评估、营销策略优化等。
决策支持：支持金融机构在授信决策、风险定价、催收策略等方面的决策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、金融风控等课程的实训数据，帮助学生和从业者掌握信用风险建模的技能。
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，优化风险管理策略，并提升信贷业务的盈利能力。
