个人信用违约风险预测数据集PersonalCreditDefaultRiskPrediction-kevolenga
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, 客户画像, 风险评估, 信用评分
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的金融数据，记录了客户的信用表现、财务状况和逾期情况，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为一段时间内的客户信用快照数据。
地理范围：数据未明确标明地理范围，推测可能来源于某个或多个国家或地区的个人信用记录。
数据维度：数据集包括“ID”（客户唯一标识）、“SeriousDlqin2yrs”（两年内是否发生90天以上逾期，即是否违约，0代表未违约，1代表违约）、“RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines”（循环信用额度使用率）、“NumberOfTime30_59DaysPastDueNotWorse”（过去两年内30-59天逾期次数）、“DebtRatio”（负债率）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumberOfOpenCreditLinesAndLoans”（开放信贷数量）、“NumberOfTimes90DaysLate”（过去两年内90天以上逾期次数）、“NumberRealEstateLoansOrLines”（房地产贷款或信用额度数量）、“NumberOfTime60_89DaysPastDueNotWorse”（过去两年内60-89天逾期次数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为customers_data.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适用于信用风险建模、客户细分和风险预警等应用。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如信用风险预测、违约概率分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，可用于客户信用评估、风险定价、贷款审批等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等相关课程的实训材料，帮助学生和从业人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于建立和验证信用风险预测模型，帮助用户评估个人信用风险，优化风险管理策略。
