个人信用评分分析数据集PersonalCreditScoreAnalysisDataset-muradqafarli
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 信用风险, 个人金融, 贷款违约, 信用卡, 数据分析, 机器学习, 财务健康
数据概述：
该数据集包含个人信用评分相关数据，记录了个人的信用行为和财务状况，用于评估个人信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了月份信息，可用于分析不同时间段内的信用表现。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为一般性个人信用数据，适用于不同地区的信用评估研究。
数据维度：数据集包括多个维度，如：ID、客户ID、月份、姓名、年龄、SSN（社会安全号码）、职业、年收入、月可用收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、逾期天数、逾期付款次数、信用额度变化、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、月结余、信用评分，以及各类贷款（汽车贷款、信用建设贷款、个人贷款、房屋净值贷款、未指定贷款、抵押贷款、学生贷款、债务合并贷款、发薪日贷款）的数量。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据结构和字段设计符合个人信用分析的常见需求，可能来自信用评估机构或金融机构。该数据集适合用于信用评分模型构建、信用风险评估和财务健康分析。
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：适用于信用风险评估、欺诈检测、贷款违约预测等领域的学术研究，例如，研究不同信用指标对信用评分的影响。
行业应用：为金融机构、银行和信用评估机构提供数据支持，用于信用评分模型的开发、风险管理、信贷决策优化等。
决策支持：支持金融机构进行风险控制、贷款审批，以及优化客户服务策略。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用评分体系，构建信用风险模型。
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，预测贷款违约风险，并为金融机构提供数据驱动的决策支持。
