本文使用UCI机器学习信用卡数据集进行探索性数据分析(EDA)和建模，通过处理变量分布和关系进行建模，特征1捕获了信用持有人的DEFAULT情况，LIMIT_BAL变量通过箱线图显示了信用额度可能是理解违约的一个重要特征。BILL_AMT#变量则捕获账单报表中要支付的金额，并在此基础上进行了进一步的数据分析，整篇文章详细介绍了整个分析过程和主要结果。