个人信用违约风险预测数据集PersonalCreditDefaultRiskPredictionDataset-panfeng007
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 信贷模型, 客户画像
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的财务和人口统计数据，记录了借款人的信用行为和违约情况，用于预测个人在未来两年内是否会发生财务困境。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但通常用于静态信用风险评估。
地理范围：数据未明确标注具体地区，但可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：包括11个关键字段，如：
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines（无担保循环信用利用率），
age（年龄），
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse（过去30-59天逾期次数），
DebtRatio（负债率），
MonthlyIncome（月收入），
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans（开放信贷和贷款数量），
NumberOfTimes90DaysLate（90天逾期次数），
NumberRealEstateLoansOrLines（房地产贷款或信用额度数量），
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse（过去60-89天逾期次数），
NumberOfDependents（家属人数），
SeriousDlqin2yrs（两年内发生财务困境）。
数据格式：CSV格式，文件名为traing1csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过处理，以便用于信用风险建模。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和金融风控相关的研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型、以及机器学习领域的学术研究，如信用风险预测、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构、信贷机构提供数据支持，尤其在客户信用评估、信贷审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理、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风险评估和建模。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策。
