个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-zhacizak
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 客户行为, 贷款违约, 信用分析, 机器学习, 金融风控, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的结构化数据，记录了客户的财务状况、信用行为以及信用评分信息，用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的数据快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可能反映了特定地区或群体的信用行为特征。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户ID、月份、年龄、社会安全号码（SSN）、职业、年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、贷款数量、贷款类型、逾期天数、逾期付款次数、信用额度变动、信用查询次数、信用组合、未偿还债务、信用利用率、信用历史时长、最低还款额支付情况、每月总EMI、每月投资额、支付行为、月度余额和信用评分。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、欺诈检测等金融风控领域的研究。
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、信用评分建模等领域的学术研究，如信用风险预测、违约概率评估等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账损失。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用评分的关键因素，并构建预测模型，以提高信用评估的准确性和效率。
