银行信用卡客户违约风险评估数据集

银行信用卡客户违约风险评估数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：信用风险,违约预测,信用卡,金融,风险管理,客户行为,银行,数据分析 数据概述： 本数据集旨在构建一个信用违约预测模型，用于评估银行信用卡客户在未来12个月内违约的可能性。数据集包含13,444条观测数据，每条数据包含14个变量。根据银行经验，客户的违约记录数量是预测违约的重要指标。数据集提供了银行系统内可提取的客户相关信息，为风险评估提供了基础数据。 数据用途概述： 该数据集主要用于信用违约预测模型的构建，旨在帮助银行识别可能违约的信用卡客户，从而降低未来损失。数据可用于客户信用风险评估、风险管理策略制定、以及金融产品优化等。通过对数据集的分析，可以识别出影响客户违约的关键因素，并据此制定相应的风险控制措施。 此外，该数据集也适用于金融风控领域的数据分析、机器学习模型训练以及相关研究。