个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-divanshu22
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, 信用分析, 机器学习, 金融风控, 信用历史, 数据建模
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的结构化数据，用于信用风险评估和信用评分建模。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但提供了按月记录的信用行为，可用于分析时间序列上的信用变化。
地理范围：数据未明确具体地理位置信息，但包含了普遍适用的信用相关变量，适用于不同地区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：个人身份信息（ID、Customer_ID、Name、Age、SSN），收入和财务状况（Annual_Income、Monthly_Inhand_Salary、Num_Bank_Accounts、Num_Credit_Card、Outstanding_Debt、Total_EMI_per_month、Amount_invested_monthly、Monthly_Balance），信用账户信息（Interest_Rate、Num_of_Loan、Type_of_Loan），信用行为（Delay_from_due_date、Num_of_Delayed_Payment、Changed_Credit_Limit、Num_Credit_Inquiries、Credit_Mix、Credit_Utilization_Ratio、Credit_History_Age、Payment_of_Min_Amount、Payment_Behaviour），以及信用评分（Credit_Score）。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据集来源于公开渠道，已进行数据清洗和预处理，确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、信用评分建模以及探索信用行为与风险之间的关系。
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、信用评估、消费者行为分析等领域的学术研究，例如，探索不同变量对信用评分的影响、构建信用风险预测模型等。
行业应用：可以为金融机构、信贷机构提供数据支持，尤其是在信用评分、贷款审批、风险定价、客户细分等领域。
决策支持：支持金融机构的决策制定，包括优化信贷策略、提高风险管理效率、降低坏账损失等。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理、数据分析等相关课程的教学案例和实训数据，帮助学生和从业人员熟悉信用评估流程和技术。
此数据集特别适合用于分析个人信用行为模式、构建信用风险预测模型，以及评估不同信贷产品的风险水平，从而实现更精准的风险控制和更优化的信贷决策。
