信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-sharmaachintya
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, 信用评分
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，记录了客户的信用行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据来源未明确，但通常代表了某个地区的信用卡用户群体。
数据维度：数据集包含多个字段，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个月的还款记录（PAY_0至PAY_6）、过去6个月的账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、过去6个月的还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6），以及目标变量defaultpaymentnextmonth，表示下个月是否会违约。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于UCI机器学习库，已进行初步整理和标准化。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模和违约预测等研究和应用。
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、信用风险评估等学术研究，例如探索影响信用卡违约的关键因素、构建更精确的违约预测模型等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用审批、风险定价、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，如优化信用额度分配、制定催收策略等。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和从业者理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和验证信用卡违约预测模型，从而帮助金融机构更好地管理风险、提升盈利能力。
