信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-drsubhendu
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, 金融风控, 数据分析, 客户画像, 风险评估, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自台湾地区信用卡客户的信用行为数据，记录了客户的个人信息、信用额度、还款记录和账单信息，用于预测客户在下个月是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集，反映一段时间内的信用行为。
地理范围：数据主要来自台湾地区的信用卡客户。
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、还款状态、账单金额、已付款金额等多个维度的数据。关键字段包括：LIMIT_BAL（信用额度），SEX（性别），EDUCATION（教育程度），MARRIAGE（婚姻状况），AGE（年龄），PAY_0-PAY_6（近6个月的还款状态），BILL_AMT1-BILL_AMT6（近6个月的账单金额），PAY_AMT1-PAY_AMT6（近6个月的已付款金额），以及Y（是否违约，1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为“default of credit card clients.csv”，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建以及客户信用行为分析。
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：适用于金融风控、信用风险管理等领域的学术研究，如信用评分模型、违约预测模型、客户细分等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险评估、客户信用额度调整、个性化营销等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，构建和评估预测模型，帮助金融机构优化风险管理策略。
