个人信用评估贷款违约风险数据集PersonalCreditScoringLoanDefaultRisk-thiagofq
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 贷款违约, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 金融风控, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人信用评估数据，记录了借款人的个人信息、财务状况以及贷款违约情况，用于信用风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常可视为一段时间内的静态数据集合。
地理范围：数据来源未明确，但字段名称为英文，推测可能为国际通用或英语市场的数据。
数据维度：数据集包含多个维度，包括借款人的子女数量（children）、雇佣天数（days_employed）、出生年份（dob_years）、教育程度（education）、教育程度ID（education_id）、婚姻状况（family_status）、婚姻状况ID（family_status_id）、性别（gender）、收入类型（income_type）、是否有债务（debt，0代表无债务，1代表有债务）、总收入（total_income）以及贷款目的（purpose）等。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scoring_eng.csv，方便数据分析与建模。
数据来源：数据来源未明确，但字段名称为英文，推测可能为来源于金融机构或信用评估机构的公开数据。数据经过标准化或匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、贷款违约预测等分析。
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：适用于金融科技、风险管理、信用评估等领域的研究，如信用评分模型优化、违约风险因素分析、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司、P2P平台等提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、贷后管理等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定，以及客户关系管理。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的因素，建立预测模型，从而提升风险管理能力和优化信贷决策。
