信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-varshinhariharan
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, 客户信用, 行为分析
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，用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但基于数据集来源，可能来源于亚洲地区。
数据维度：数据集包括客户的ID、信用额度、性别、教育程度、婚姻状况、年龄、过去6个月的还款状态、过去6个月的账单金额、过去6个月的还款金额以及是否发生违约（defaultpaymentnextmonth）等。
数据格式：CSV格式，文件名为UCI_Credit_Card (1).csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据集来源于UCI机器学习库，是一个常用的信用风险评估数据集，已被广泛应用于学术研究和行业实践。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、违约预测等。
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、客户行为分析等领域的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，用于构建信用评分模型、风险评估、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制和客户关系管理策略制定。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户信用行为与违约风险之间的关系，构建预测模型，帮助金融机构优化风险管理策略。
