个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-dharmveersingh0311
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 贷款违约, 信用分析, 财务状况, 机器学习, 数据建模, 消费者信用
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的个人信用数据，记录了借款人的信用行为、财务状况以及信用评分等关键信息，旨在用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含多种信用相关指标，可能反映了不同地区的信用行为。
数据维度：数据集包括客户ID、年龄、社会安全号码（SSN）、职业、年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、逾期天数、逾期付款次数、信用额度变化、信用查询次数、信用组合、未偿还债务、信用利用率、信用历史时长、最低还款额支付情况、每月总EMI、每月投资额、还款行为、月结余额、信用评分，以及各类贷款（如汽车贷款、信用建设贷款、个人贷款、房屋净值贷款、未指定贷款、抵押贷款、学生贷款、债务合并贷款、发薪日贷款）的计数。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据集来源未明确，但数据包含了评估个人信用风险所需的关键指标。该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测、信用评分优化等。
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、消费者信用行为分析等学术研究。
行业应用：为银行、金融机构、信用评分机构等提供数据支持，用于风险评估、贷款审批、信用额度调整等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
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，帮助用户构建信用评分模型、优化贷款决策，并提高风险管理效率。
