个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-jamiejaramillo13
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分，风险评估，机器学习，金融风控，用户画像，信用行为，数据分析，金融科技
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的结构化数据，记录了客户的信用行为、财务状况和个人信息等，用于信用风险评估和用户画像分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态信用快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但包含个人财务信息，可能来源于全球范围内的信用记录。
数据维度：数据集包含多个字段，涵盖了客户的个人信息、财务状况和信用行为等多个方面，包括：ID、Customer_ID、Month、Age、SSN、Occupation、Annual_Income、Monthly_Inhand_Salary、Num_Bank_Accounts、Num_Credit_Card、Interest_Rate、Num_of_Loan、Type_of_Loan、Delay_from_due_date、Num_of_Delayed_Payment、Changed_Credit_Limit、Num_Credit_Inquiries、Credit_Mix、Outstanding_Debt、Credit_Utilization_Ratio、Credit_History_Age、Payment_of_Min_Amount、Total_EMI_per_month、Amount_invested_monthly、Payment_Behaviour、Monthly_Balance、Credit_Score。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，易于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行标准化处理，方便分析。
该数据集适合用于金融风控、信用风险评估、用户画像分析和信用评分建模。
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、客户细分等领域的研究，如信用风险预测、违约概率分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，用于风险控制、客户管理、信贷决策等。
决策支持：支持信贷机构的风险评估、定价策略制定和客户关系管理。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、数据分析等课程的实训材料，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个人信用行为与信用评分之间的关系，帮助用户构建信用风险预测模型，优化信贷决策，提升风险管理水平。
