信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-narendrashu
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 信用评分, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的信用卡用户数据，记录了用户的个人信息、信用历史和账单支付情况，用于预测信用卡用户是否会发生违约行为。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用户快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来自多个地区或国家。
数据维度：包括用户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）和过去6个月的还款金额（PAY_AMT1-PAY_AMT6）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含train_20D8GL3.csv、test_O6kKpvt.csv和sample_submission_gm6gE0l.csv三个文件，分别包含训练集、测试集和提交样例。
来源信息：数据来源于公开的机器学习竞赛或数据集，已进行初步处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于金融风险管理、信用评估和机器学习建模等领域。
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、信用评分模型研究和违约预测模型构建等学术研究。
行业应用：为银行、金融机构和信用评估公司提供数据支持，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、信贷审批和客户信用额度管理等决策。
教育和培训：作为金融风控、机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握相关技能。
此数据集特别适合用于探索影响信用卡违约的关键因素，建立预测模型，提高信用风险管理的效率和准确性。
