信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-pellejerkeman
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 违约预测, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 客户画像
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，记录了客户的个人基本信息、信用账户表现以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未限定具体地区，但通常代表了某个国家或地区的信用卡用户群体。
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、过去六个月的还款状态（PAY_1至PAY_6）、过去六个月的账单金额（BILL_AMT1至BILL_AMT6）、过去六个月的还款金额（PAY_AMT1至PAY_AMT6），以及目标变量dpnm（是否违约，1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为defcc (1) (2)csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型构建和客户细分等应用。
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、信用评分建模等领域的学术研究，如探索影响信用卡违约的关键因素、评估不同模型的预测效果等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信用风险评估、贷款审批、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握违约预测模型构建方法。
此数据集特别适合用于构建和验证信用卡违约预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策。
