个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-ismailculha
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, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 数据分析, 信用行为
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的多维度数据，记录了客户的信用行为和财务状况，用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据集未明确标明时间跨度，通常可视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据字段的通用性，推测可能适用于全球范围内的信用风险评估研究。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户ID、年龄、社保号（SSN）、职业、年收入、月均可支配收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、贷款数量、贷款类型、逾期天数、逾期付款次数、信用额度变化、信用查询次数、信用混合情况、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、每月投资金额、支付行为、月度余额等。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。文件名为traincsv和testcsv，分别用于训练和测试模型。数据已进行结构化处理。
来源信息：数据来源未明确，但字段内容和结构符合信用风险评估领域的常见指标，适用于信用风险建模和分析。
该数据集特别适用于信用风险评估、贷款违约预测、客户信用行为分析等领域。
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、信用评分建模等领域的学术研究，例如，研究不同信用指标对违约风险的影响，探索信用风险预测模型。
行业应用：可以为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，用于客户信用评估、风险控制、贷款审批等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，提高信贷决策的准确性。
教育和培训：作为金融风控、信用评分等相关课程的辅助材料，帮助学生和从业人员深入理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建信用风险预测模型，评估客户的信用worthiness，优化信贷策略，实现精准的风险管理。
