个人信用评分及行为分析数据集PersonalCreditScore-BehaviorAnalysisDataset-aryansingh2001
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 客户行为, 财务分析, 风险评估, 信用风险, 机器学习, 信用模型, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人信用评分及相关行为数据，记录了客户的信用账户信息、还款行为、以及财务状况等，可用于信用风险评估与客户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了不同月份的信用账户快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但包含客户的年龄、职业等个人信息。
数据维度：数据集包含多个关键维度，包括：客户ID、姓名、年龄、SSN（社会安全号码）、职业、年收入、月均可支配收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、逾期天数、逾期还款次数、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、月均还款额、月投资额、还款行为、月结余、信用评分以及各类贷款的数量。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。该数据集适合用于信用评分模型的构建、客户信用行为分析以及风险评估。
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、信用评分模型研究、客户信用行为分析等领域的学术研究，例如信用评分模型优化、逾期风险预测等。
行业应用：可为金融机构、消费金融公司提供数据支持，用于信用风险评估、客户信用额度管理、个性化产品推荐等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷审批流程，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和客户行为分析。
此数据集特别适合用于探索个人信用评分与各种财务行为之间的关系，帮助用户构建信用评分模型、优化风险管理策略，以及提升信贷决策的准确性。
