个人信用评分数据集PersonalCreditScoreDataset-ahmedeldessouky1
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 个人金融, 信用风险, 贷款违约, 数据分析, 机器学习, 风险评估, 财务预测
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，记录了与个人信用评分相关的多种因素。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信用快照。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从字段内容推测可能与个人金融活动相关。
数据维度：包括但不限于“Month”、“Age”、“Occupation”、“Annual_Income”、“Monthly_Inhand_Salary”、“Num_Bank_Accounts”、“Num_Credit_Card”、“Interest_Rate”、“Delay_from_due_date”、“Num_of_Delayed_Payment”、“Changed_Credit_Limit”、“Num_Credit_Inquiries”、“Credit_Mix”、“Outstanding_Debt”、“Credit_Utilization_Ratio”、“Credit_History_Age”、“Payment_of_Min_Amount”、“Total_EMI_per_month”、“Amount_invested_monthly”、“Payment_Behaviour”、“Monthly_Balance”、“Credit_Score”以及各种贷款类型的计数。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用评分建模、风险评估和个人财务行为分析。
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、违约预测、消费者行为分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为银行、信用机构、金融科技公司提供数据支持，尤其在信用评分模型构建、贷款风险评估、个性化金融产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理策略制定和客户关系管理。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用评分机制。
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，构建预测模型，优化信贷决策。
