使用UCI机器学习信用卡客户违约数据集的EDA和建模工作
探索性数据分析和建模工作，使用UCI机器学习的信用卡客户违约数据集。这次工作包括了变量分布的检查和转换，以及探索变量与违约之间的关系。通过对信用额度、账单金额等变量进行离散化和连续分析，我们发现信用额度和账单金额是理解违约的重要特征。更多详细结果，请查看笔记本中支持的可视化。
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