个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-harshg97
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, 信用评分, 数据分析, 贷款申请, 金融风控
数据概述：
该数据集包含个人信用风险评估相关数据，记录了个人贷款申请人的财务状况、贷款信息以及是否违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据字段推测可能来源于个人贷款申请。
数据维度：数据集包含12个字段，包括借款人年龄、收入、房屋所有权状况、雇佣时长、贷款意图、贷款等级、贷款金额、贷款利率、贷款状态（是否违约）、贷款收入比、是否有历史违约记录、信用历史长度等。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_risk_dataset.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测、风险评估等相关研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型构建等领域的学术研究，例如，探索不同特征对贷款违约的影响、构建和优化信用评分模型等。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司等提供数据支持，特别是在贷款审批、风险控制、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险评估和决策，辅助制定更合理的贷款策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实践素材，帮助学生和从业者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影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，提高风险管理水平，辅助金融机构做出更明智的决策。
