个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessment-yagnasrip2
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 信用评分, 数据分析, 建模, 预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人信用风险评估相关数据，记录了不同个体的收入、年龄、工作经历、婚姻状况、房产及车辆拥有情况、职业、所在城市、所在州/省份、当前工作年限、当前居住年限以及信用风险标识等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖范围为印度地区，涉及不同城市和州/省份。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，包括收入、年龄、工作经验、婚姻状况、房产及车辆拥有情况、职业、所在城市、所在州/省份、当前工作年限、当前居住年限等特征，以及风险标签（risk_flag），用于指示个体信用风险的高低。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含Training Data.csv (训练集), Test Data.csv (测试集) 和 Sample Prediction Dataset.csv (样本预测数据集)三个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于开放数据集，已进行结构化处理，方便用于机器学习和数据分析。
该数据集适合用于信用风险建模、风险预测和信用评分等领域。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如信用评分模型的构建、风险因素分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司等提供数据支持，特别是在个人信用评估、贷款审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化信贷策略，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训素材，帮助学生和研究人员理解和掌握信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索个人属性与信用风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升信用评估的准确性。
