信用卡支付违约预测数据集-2005年-tamilselvanarjunan
数据来源：互联网公开数据
标签：信用支付,违约预测,支付历史,账单金额,还款金额,客户特征,数据集
数据概述：
本数据集包含2005年信用卡用户的相关信息，用于预测用户是否会发生违约支付。数据集包含24个变量，其中1个响应变量，23个解释变量。响应变量为“是否违约支付”，用二进制值表示，1表示违约，0表示未违约。解释变量包括信贷金额、性别、教育程度、年龄、过去六个月的还款历史、每月的账单金额和还款金额。
具体字段定义如下：
X1: 信用额度（新台币）：包括个人信用额度及其家庭（补充）信用额度。
X2: 性别（1 = 男；2 = 女）。
X3: 教育程度（1 = 研究生；2 = 大学；3 = 高中；4 = 其他）。
X5: 年龄（岁）。
X6 - X11: 过去六个月的还款历史。数据记录了2005年4月至9月的每月还款情况：
X6 = 2005年9月的还款状态；
X7 = 2005年8月的还款状态；
X8 = 2005年7月的还款状态；
X9 = 2005年6月的还款状态；
X10 = 2005年5月的还款状态；
X11 = 2005年4月的还款状态。
还款状态的测量尺度为：-1 = 按时还款；1 = 迟还一个月；2 = 迟还两个月；...；8 = 迟还八个月；9 = 迟还九个月及以上。
X12 - X17: 每月账单金额（新台币）。X12 = 2005年9月的账单金额；X13 = 2005年8月的账单金额；...；X17 = 2005年4月的账单金额。
X18 - X23: 每月还款金额（新台币）。X18 = 2005年9月的还款金额；X19 = 2005年8月的还款金额；...；X23 = 2005年4月的还款金额。
数据用途概述：
该数据集适用于信用风险评估、违约预测模型开发、客户信用行为研究等多种场景。金融机构可以利用此数据进行信用风险分析，识别高违约风险的客户群体；研究人员可以利用此数据进行信用行为模式的研究，为信贷政策制定提供数据支持；教育机构亦可将其用于金融统计与信用风险管理的教学和实践。
