个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-nayalsh997
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 客户画像, 风险评估, 机器学习, 信用评分, 行为分析, 财务预测
数据概述：
该数据集包含个人财务和信用相关数据，记录了客户的个人信息、财务状况及还款行为，用于信用风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间为2020年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段信息推测可能来源于特定地区或国家。
数据维度：数据集包括ID、Balance（余额）、Gender（性别）、EDUCATION（教育程度）、MARRIAGE（婚姻状况）、AGE（年龄）、House_installment（房屋分期付款）、Car_installment（汽车分期付款）、Phone_installment（电话分期付款）以及Will_Pay_next_month（下月是否会还款）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Murabhaa_2020.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据经过了结构化处理，可直接用于建模分析。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、违约预测等研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型、客户行为分析等研究。
行业应用：可以为银行、消费金融机构等提供数据支持，用于信用评估、贷款审批、风险控制等。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，优化信贷策略。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训数据集，帮助学生理解信用风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索个人财务状况、人口统计学特征与还款意愿之间的关系，帮助用户构建信用评分模型，提升信贷决策的准确性。
