个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-liunian394
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 信用评分, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 借贷行为
数据概述：
该数据集包含来自个人信用评估的数据，记录了借款人的信用行为和相关财务信息，用于预测个人信用违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映一段时间内的信用表现。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来自多个地区或国家。
数据维度：数据集包含多个字段，如“SeriousDlqin2yrs”（两年内发生严重逾期）、“RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines”（循环信用利用率）、“age”（年龄）、“NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse”（逾期30-59天次数）、“DebtRatio”（负债率）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumberOfOpenCreditLinesAndLoans”（开放信贷和贷款数量）、“NumberOfTimes90DaysLate”（逾期90天次数）、“NumberRealEstateLoansOrLines”（房地产贷款数量）、“NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse”（逾期60-89天次数）、“NumberOfDependents”（家属数量）等。
数据格式：CSV格式，文件名为cs-test.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的信用数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测和风险评估等研究。
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、信用评分、风险评估等领域的学术研究，如信用风险预测模型、变量重要性分析等。
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、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用风险的关键因素，建立预测模型，并评估不同风险管理策略的效果。
