个人信用风险评估训练数据集PersonalCreditRiskAssessmentTrainingDataset-zaineb12
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 贷款违约, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 信用行为
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，用于训练信用风险评估模型。记录了客户的个人信息、财务状况、信用行为等关键指标，旨在预测客户的信用评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未限定特定区域，但数据内容反映了普遍的个人信用特征。
数据维度：包括“ID”、“Customer_ID”、“Month”、“Age”、“SSN”（社会安全号码）、“Occupation”（职业）、“Annual_Income”（年收入）、“Monthly_Inhand_Salary”（月可支配收入）、“Num_Bank_Accounts”（银行账户数量）、“Num_Credit_Card”（信用卡数量）、“Interest_Rate”（利率）、“Num_of_Loan”（贷款数量）、“Type_of_Loan”（贷款类型）、“Delay_from_due_date”（逾期天数）、“Num_of_Delayed_Payment”（逾期次数）、“Changed_Credit_Limit”（信用额度变化）、“Num_Credit_Inquiries”（信用查询次数）、“Credit_Mix”（信用组合）、“Outstanding_Debt”（未偿还债务）、“Credit_Utilization_Ratio”（信用利用率）、“Credit_History_Age”（信用历史时长）、“Payment_of_Min_Amount”（最低还款额支付情况）、“Total_EMI_per_month”（每月总EMI）、“Amount_invested_monthly”（每月投资额）、“Payment_Behaviour”（还款行为）、“Monthly_Balance”（月度余额）和“Credit_Score”（信用评分）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和模型构建。
该数据集适合用于信用风险建模、客户信用评估和贷款违约预测等任务。
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、信用评估、机器学习等领域的研究，如信用评分模型构建、影响信用评分的关键因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、客户筛选、贷款决策等。
决策支持：支持金融机构优化信贷政策、提升风险管理水平、降低信贷损失。
教育和培训：作为金融风控、信用评分等相关课程的教学案例，帮助学生理解信用评估的原理和实践。
此数据集特别适合用于构建和优化信用评分模型，帮助用户预测个人信用风险，从而做出更明智的信贷决策。
