信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-hanam107
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 信用卡, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 二分类
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡客户相关数据，记录了客户的个人信息、账单信息以及还款记录，旨在用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点上的客户信用状态快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但基于数据集内容推测，可能来源于亚洲地区。
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（PAY_1至PAY_6）、账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6）以及是否发生违约（default payment next month）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_card_clean_1.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理，方便用户直接使用。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型研究等领域，例如，探索不同客户特征与违约概率之间的关系，评估各种建模方法的效果。
行业应用：为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险控制、营销策略制定等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助优化贷款审批流程，降低坏账风险。
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，帮助学生理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户提升风险管理能力，优化信贷决策。
