个人信用评估数据集PersonalCreditAssessmentDataset-maryiaarlouskaya
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 信用风险, 贷款违约, 财务分析, 信用历史, 数据挖掘, 机器学习, 信用评估模型
数据概述：
该数据集包含个人信用评估相关数据，记录了不同客户的信用账户信息、还款行为、财务状况以及信用评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间范围，但包含月份信息，可用于分析不同时间段的信用表现。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可以推断为个人信用相关的全球性数据集。
数据维度：包括“ID”、“Customer_ID”、“Month”、“Name”、“Age”、“SSN”、“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”、“Count_Auto Loan”、“Count_Credit-Builder Loan”、“Count_Personal Loan”、“Count_Home Equity Loan”、“Count_Not Specified”、“Count_Mortgage Loan”、“Count_Student Loan”、“Count_Debt Consolidation Loan”、“Count_Payday Loan”等多个字段，涵盖了个人财务、还款记录、信用账户等多个方面。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于信用评分建模、风险评估、客户细分等相关研究。
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、金融风控、消费者行为分析等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约预测、信用行为分析等。
行业应用：为金融机构、信贷公司、消费金融平台提供数据支持，特别是在信用评估、风险管理、客户关系管理等领域。
决策支持：支持金融机构的贷款决策、风险定价、信用额度管理等。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用评估原理和方法。
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，构建信用风险预测模型，提升信贷决策的准确性和效率。
