个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessment-guilhermelauertefilo
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户画像, 风险评估, 机器学习, 银行风控, 数据分析, 客户细分, 二元分类
数据概述：
该数据集包含个人信用风险评估相关数据，记录了客户的个人属性、财务状况以及信用表现，用于预测个人是否会发生信用违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的静态数据。
地理范围：数据未标明具体地理位置，但从数据字段的命名和内容推测，可能来源于巴西。
数据维度：数据集包含多个字段，包括“sexo”（性别）、“posse_de_veiculo”（是否有车辆）、“posse_de_imovel”（是否有房产）、“qtd_filhos”（子女数量）、“tipo_renda”（收入类型）、“educacao”（教育程度）、“estado_civil”（婚姻状况）、“tipo_residencia”（居住类型）、“idade”（年龄）、“tempo_emprego”（工作时长）、“possui_celular”（是否有手机）、“possui_fone_comercial”（是否有商业电话）、“possui_fone”（是否有电话）、“possui_email”（是否有邮箱）、“qt_pessoas_residencia”（居住人数）以及目标变量“mau”（是否违约，True/False）。
数据格式：CSV格式，文件名为demo01.csv，方便数据分析和建模。
数据来源于金融机构的客户数据，经过了匿名化处理。该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和风险预警等应用。
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，如违约预测、影响因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在信用评估、客户风险管理、营销策略制定等方面有实际应用价值。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其优化信贷审批流程，降低信贷风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分建模等课程的实训材料，帮助学生和从业人员了解信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索个人属性与信用风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高信用评估的准确性和效率。
