个人信用评估与贷款申请数据集PersonalCreditAssessment-LoanApplicationDataset-enejanh
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评估, 贷款申请, 风险管理, 信用评分, 金融分析, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人信用评估和贷款申请相关的数据，记录了客户的个人财务状况、信用行为以及贷款信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含“Month”字段，可能反映了客户的月度信用行为。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据字段推测，可能来源于某个或多个国家/地区的个人信用记录。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖了客户的个人信息（如年龄、职业）、财务状况（如年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、负债情况、月度余额）、信用行为（如逾期情况、信用查询次数、信用额度变化、最小还款额支付情况、还款行为）、贷款信息（如贷款数量、贷款类型、贷款利率）以及信用评分。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、train_eda.csv和test_eda.csv四个文件，分别用于训练、测试和探索性数据分析（EDA）。
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、金融行为分析、客户细分、贷款违约预测等方面的学术研究。
行业应用：可以为金融机构、银行、信贷公司提供数据支持，用于信用评分建模、贷款审批决策、风险管理策略制定等。
决策支持：支持金融机构的客户管理、风险控制和市场营销决策，例如优化贷款产品设计、提升客户服务质量。
教育和培训：作为金融风控、信用管理、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用评估和风险管理。
此数据集特别适合用于探索个人信用行为与贷款申请结果之间的关系，构建信用评分模型，提高贷款审批的准确性和效率。
