个人信贷风险预测数据集PersonalLoanRiskPredictionDataset-irodaradjabova
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 信用评分, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 客户画像, 个人金融
数据概述：
该数据集包含个人金融客户的信贷相关信息，用于支持个人贷款风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，代表特定时间点的客户状态。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但ZIP Code（邮政编码）字段暗示可能来自美国地区。
数据维度：包括客户的年龄、工作年限、收入、邮政编码、家庭人口、信用卡平均消费、教育程度、房贷、是否申请个人贷款、是否有证券账户、是否有定期存款账户、是否使用在线银行、以及是否持有信用卡等14个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Visa_For_Lisa_Loan_Modelling.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的数据清洗与结构化处理。
该数据集适合用于金融风险评估、客户信用分析、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、信用评分模型构建等方面的学术研究，如客户信用风险评估、影响贷款申请决策的因素分析。
行业应用：可以为银行、信贷机构等金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和客户细分，例如优化贷款产品设计、提升营销精准度。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与个人贷款违约风险之间的关系，帮助用户构建信用评分模型、优化贷款审批流程，并提升风险管理水平。
