个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-enockkipng
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 信贷模型, 客户画像
数据概述：
该数据集包含个人信用风险相关数据，记录了个体信用行为及相关财务状况，用于信用风险评估与违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的信用行为快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可用于一般性信用风险分析。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：SeriousDlqin2yrs（两年内发生逾期90天或以上的个人）、RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines（循环信用额度使用率）、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（开放信贷数量）、NumberOfTimes90DaysLate（逾期90天或以上的次数）、NumberRealEstateLoansOrLines（房地产贷款数量）、NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse（过去两年内逾期60-89天的次数）、NumberOfDependents（家属数量）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测、以及客户信用画像分析。
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、以及行为评分模型的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，用于信贷审批、风险控制、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的风险评估、信贷决策和风险管理策略优化。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、机器学习等相关课程的实践材料，帮助学生和研究人员理解和应用信用风险模型。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户预测违约概率，优化信贷决策。
