信用卡用户消费与违约行为数据集-ecchi13
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡,用户行为,违约风险,消费分析,信用评分,客户细分,风险管理
数据概述：
本数据集包含信用卡用户的详细信息，包括人口统计学特征、信用额度、账单信息、还款记录以及是否违约等关键数据。数据覆盖了用户性别、教育程度、婚姻状况、年龄、信用额度、账单金额、还款状态等多个维度，为深入分析用户消费行为和预测违约风险提供了全面的数据基础。
数据字段定义：
- LIMIT_BAL：信用额度 (以新台币为单位)
- SEX：性别 (1=男性, 2=女性)
- EDUCATION：教育程度 (1=研究生, 2=大学, 3=高中, 4=其他)
- MARRIAGE：婚姻状况 (1=已婚, 2=单身, 3=其他)
- AGE：年龄
- PAY_0 - PAY_6：过去月份的还款状态 (-1=准时还款, 1=逾期1个月, 2=逾期2个月, ..., 9=逾期9个月及以上)；PAY_0代表最近一个月的还款状态，PAY_6代表6个月前的还款状态。
- BILL_AMT1 - BILL_AMT6：过去月份的账单金额 (以新台币为单位)；BILL_AMT1代表最近一个月的账单金额，BILL_AMT6代表6个月前的账单金额。
- PAY_AMT1 - PAY_AMT6：过去月份的还款金额 (以新台币为单位)；PAY_AMT1代表最近一个月的还款金额，PAY_AMT6代表6个月前的还款金额。
- default.payment.next.month：下个月是否违约 (1=是, 0=否)
数据用途概述：
该数据集适用于信用卡用户行为分析、违约风险预测、客户细分、信用评分模型构建、风险管理策略制定等多种应用场景。
- 用户行为分析： 分析不同用户群体的消费习惯、还款行为，识别潜在的风险客户。
- 违约风险预测： 建立预测模型，预测用户未来是否会违约，辅助银行进行风险评估和管理。
- 客户细分： 根据用户特征，将客户划分为不同的细分市场，制定个性化的营销策略和服务方案。
- 信用评分模型构建： 基于数据集，构建信用评分模型，用于评估用户的信用风险。
- 风险管理策略制定： 针对不同风险等级的客户，制定差异化的风险管理策略，例如调整信用额度、利率等。
具体应用示例：
- A. 数据理解与探索
- 变量解释： LIMIT_BAL 表示用户的信用额度，AGE 表示年龄，SEX、EDUCATION、MARRIAGE 等变量描述了用户的人口统计学特征，PAY 系列变量表示用户的还款状态，BILL 和 PAY_AMT 系列变量分别表示账单金额和还款金额，default.payment.next.month 表示下个月是否违约。变量之间存在逻辑关系，例如，账单金额和还款金额会影响还款状态，进而影响是否违约。
- 变量类型： 变量可以分为类别型（例如 SEX、EDUCATION、MARRIAGE、PAY 系列）和数值型（例如 LIMIT_BAL、AGE、BILL 和 PAY_AMT 系列）。 对类别型变量进行编码（如独热编码），对数值型变量进行标准化或归一化，以确保数据适合模型训练。
- 描述性统计： 计算 LIMIT_BAL、AGE、BILL_AMT1 等变量的均值、中位数、众数、标准差等描述性统计量。 通过观察这些统计量，可以初步了解数据的分布特征。
- 模式识别： 通过描述性统计，可以观察到不同变量的分布情况，例如，LIMIT_BAL 的平均值和标准差可以反映信用额度的总体水平和波动程度。
- B. 个性化分析
- 客户细分： 基于 SEX、EDUCATION、MARRIAGE、AGE 等变量，将客户划分为不同的细分市场。 使用直方图或条形图等可视化方法，展示每个细分市场的分布情况，例如，不同教育程度的客户的占比。
- 信用额度与还款行为： 分析 LIMIT_BAL 与 PAY_0 到 PAY_6 的关系，观察高信用额度用户是否倾向于按时还款。 可以使用箱线图或散点图等可视化方法。
- C. 风险识别
- 违约影响因素： 使用相关性分析，识别影响 default.payment.next.month 的关键因素。 哪些变量与违约呈显著正相关或负相关？
- 预测模型： 构建决策树或逻辑回归等模型，预测用户是否会违约。 分析模型的预测结果，了解哪些变量对预测结果的影响最大。
- 违约分布： 分析 default.payment.next.month 在不同细分市场（SEX、EDUCATION、MARRIAGE）中的分布情况。 哪些细分市场的违约率更高？
- D. 风险管理
- 还款历史趋势： 分析 PAY_0 到 PAY_6 的还款状态，识别用户的还款延迟模式。 例如，用户是否经常逾期还款？
- 风险缓解策略： 根据分析结果，建议银行采取风险缓解措施，例如： 调整信用额度、调整利率、加强对高风险客户的监控、提供个性化的还款提醒等。
- E. 讨论与总结
- 商业洞察： 总结分析结果，例如，哪些因素是影响违约的关键因素？ 如何通过客户细分提升客户体验？
- 实施方案： 提出基于数据的策略，例如，建立基于风险的信用评分模型，优化信用额度审批流程，实施个性化的还款提醒，优化客户服务等。
