个人信贷违约风险预测数据集PersonalCreditDefaultRiskPrediction-leonidkasyan
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 数据挖掘, 金融风控, 个人财务, 贷款风险
数据概述：
该数据集包含个人信贷数据，记录了借款人的信用表现和相关财务信息，用于预测借款人未来是否会发生违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但可能来源于个人信贷市场。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如“SeriousDlqin2yrs”（两年内是否发生严重违约），“RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines”（循环信用利用率），“age”（年龄），“NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse”（过去两年内逾期30-59天的次数），“DebtRatio”（负债率），“MonthlyIncome”（月收入），“NumberOfOpenCreditLinesAndLoans”（开放信用额度和贷款数量），“NumberOfTimes90DaysLate”（逾期90天以上的次数），“NumberRealEstateLoansOrLines”（房地产贷款数量），“NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse”（逾期60-89天的次数），“NumberOfDependents”（家属人数）等。
数据格式：CSV格式，包含cs-test.csv和cs-training.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，经过一定程度的匿名化处理，用于信用风险评估和机器学习模型训练。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测、客户细分等研究。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约预测模型优化等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理策略制定，帮助优化风险控制流程。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的案例分析数据，帮助学生理解信用风险评估和建模方法。
此数据集特别适合用于探索个人信用行为与违约风险之间的关系，帮助用户构建有效的风险预测模型，从而优化信贷决策和风险管理策略。
