信用卡违约预测数据集CreditCardDefaultPredictionDataset-vishwas28042
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, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自银行的信用卡客户数据，记录了客户的个人信息、信用额度、账单信息和还款记录，用于预测客户在下个月是否会发生信用卡违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为用于构建静态预测模型的快照数据集。
地理范围：数据来源于特定银行的客户，未明确说明具体国家或地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
客户基本信息：如性别（SEX）、教育程度（EDUCATION）、婚姻状况（MARRIAGE）、年龄（AGE）。
信用额度与账单信息：如信用额度（LIMIT_BAL）、账单金额（BILL_AMT1-BILL_AMT6）。
还款记录：近六个月的还款状态（PAY_0-PAY_6，其中PAY_0代表最近一个月的还款状态）、还款金额（PAY_AMT1-PAY_AMT6）。
目标变量：下个月是否违约（default payment next month，1代表违约，0代表未违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为acme_bank_data_v2.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据集来源于公开数据，通常用于学术研究和机器学习实践。已进行数据清洗和整理，确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和违约预测等领域。
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、客户行为分析等学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于建立信用评分模型、优化风险管理策略、进行客户细分和精准营销。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助评估贷款申请人的信用风险，并制定相应的风险控制措施。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和应用预测模型。
此数据集特别适合用于构建和评估信用卡违约预测模型，帮助用户提高风险管理能力，优化信贷决策，并深入理解客户的还款行为模式。
