个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-shaziaahsan
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 收入, 年龄
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，记录了个人收入、年龄、贷款额度、贷款与收入比（LTI）以及是否违约等信息，用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地区，可用于通用信用风险分析。
数据维度：包括clientid（客户ID）、income（收入）、age（年龄）、loan（贷款额度）、LTI（贷款与收入比）和default（是否违约，0代表未违约，1代表违约）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_data.csv，易于数据处理和分析。
数据来源于公开数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于信用风险建模、机器学习算法训练和评估。
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：适用于信用风险评估、违约预测等领域的学术研究，如风险建模、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信用评分、贷款审批、风险控制等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，优化贷款审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的教学案例，帮助学生理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索个人信用风险的影响因素，建立预测模型，并优化信贷决策。
