个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-maryiaadese
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 贷款违约, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 风险预测, 信用评估
数据概述：
该数据集包含个人信贷申请者的相关信息，用于评估其信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的信贷申请者快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但数据集中包含的变量普遍适用于个人信贷领域。
数据维度：包括“Home Ownership”（房屋所有权状况）、“Annual Income”（年收入）、“Years in current job”（现任工作年限）、“Tax Liens”（未偿还税收留置权数量）、“Number of Open Accounts”（已开立账户数量）、“Years of Credit History”（信用历史年限）、“Maximum Open Credit”（最高信用额度）、“Number of Credit Problems”（信用问题数量）、“Months since last delinquent”（距离上次逾期月份）、“Bankruptcies”（破产次数）、“Purpose”（贷款目的）、“Term”（贷款期限）、“Current Loan Amount”（当前贷款额度）、“Current Credit Balance”（当前信用余额）、“Monthly Debt”（月负债）和“Credit Score”（信用评分）等。
数据格式：CSV格式，包含course_project_test.csv和course_project_train.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行初步处理，但可能包含缺失值（如年收入和信用评分）。
该数据集适合用于个人信贷风险评估、信用评分建模、贷款违约预测等领域。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于金融风险管理、信用评估等领域的学术研究，如信贷风险预测模型构建、影响违约的关键因素分析。
行业应用：为金融机构、信贷平台提供数据支持，尤其在风险控制、贷款审批、信用评分等方面。
决策支持：支持信贷机构优化贷款决策流程、提高风险管理水平。
教育和培训：作为金融风控、信用评分等相关课程的实训素材，帮助学生和从业人员深入理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响个人信贷风险的因素，构建预测模型，并优化信贷决策流程，从而帮助用户降低风险，提高盈利能力。
