个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-bouriahsaddek
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, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 信用历史, 客户画像
数据概述：
该数据集包含个人信用风险评估相关的数据，记录了客户的信用行为、财务状况和还款表现，用于预测个人信用评分和潜在的贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据涵盖了多个月份的信用行为记录，具体时间范围未明确标注，可视为一段时间内的动态数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据字段和内容推测，可能来源于具有个人信用体系的国家或地区。
数据维度：数据集包含多个维度，包括客户的个人信息（如年龄、职业）、财务状况（如年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、贷款数量、负债情况、月支出），信用行为（如还款延迟、信用额度变化、信用查询次数、信用混合情况、信用利用率、信用历史长度、最低还款额支付情况、每月总支出、每月投资金额、还款行为、月结余）以及信用评分。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和test_predictions.csv三个文件，便于数据分析和模型构建。其中train.csv和test.csv包含多种特征，test_predictions.csv包含预测结果。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行数据清洗和预处理，方便用户直接使用。
该数据集适合用于信用风险建模、信用评分预测、客户细分等领域的研究和应用。
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，如评估不同特征对信用评分的影响、探索客户信用行为模式等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险控制、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构优化信贷策略，提高风险管理水平，实现更精准的客户画像和风险评估。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究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探索影响个人信用评分的关键因素，并构建预测模型，从而帮助用户实现风险预警、优化信贷决策等目标。
