信用卡违约预测数据集DefaultCreditCardDataset-singh001avinash
数据来源：互联网公开数据
标签：金融科技，信用卡，违约预测，数据集，机器学习，信用风险，数据分析，经济学
数据概述： 该数据集包含信用卡用户的违约数据，记录了用户的信用行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2005年9月到2005年10月。
地理范围：数据覆盖了台湾地区的信用卡用户。
数据维度：数据集包括用户的信用额度，还款记录，账单金额，支付金额，教育水平，婚姻状况，年龄等多个变量。涵盖用户的个人基本信息和信用行为数据。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于台湾某银行的公开数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融科技，信用风险管理及机器学习等领域，特别是在信用卡违约预测，信用评分模型构建等方面具有重要应用价值。
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：适用于信用卡违约预测，信用风险评估等金融科技研究，如违约原因分析，信用评分模型构建等。
行业应用：可以为银行，金融机构等提供数据支持，特别是在信用卡风控，信贷审批等方面。
决策支持：支持信用卡违约风险的预测和评估，帮助金融机构制定更好的信贷策略和风险控制措施。
教育和培训：作为金融科技，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和违约预测技术。
此数据集特别适合用于探索信用卡违约的规律与趋势，帮助用户实现准确的违约预测，优化信贷审批流程，降低信用风险。
