个人信用违约风险预测数据集PersonalCreditDefaultRiskPrediction-lihxlhx
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 风险评估, 信用评分, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自个人信用领域的公开数据，记录了借款人的信用行为和违约情况，用于构建信用风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的横截面数据。
地理范围：数据来源未明确标注具体地理位置，但可用于构建通用的信用风险预测模型。
数据维度：数据集包括多个字段，如“Und”（未知字段）、“SeriousDlqin2yrs”（两年内严重逾期）、“RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines”（无担保循环信用利用率）、“age”（年龄）、“NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse”（过去两年内逾期30-59天的次数）、“DebtRatio”（负债率）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumberOfOpenCreditLinesAndLoans”（开放信用额度和贷款数量）、“NumberOfTimes90DaysLate”（逾期90天以上的次数）、“NumberRealEstateLoansOrLines”（房地产贷款或信用额度数量）、“NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse”（逾期60-89天的次数）、“NumberOfDependents”（家属人数）等。
数据格式：数据以CSV和XLS格式提供，包括sampleEntry.csv, cs-test.csv, cs-training.csv和Data Dictionary.xls，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信用数据集，经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测和金融风控等领域的数据建模和机器学习应用。
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、信用评估等领域的学术研究，例如构建信用评分模型、研究影响违约的关键因素等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、催收管理等方面具有实际应用价值。
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、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索个人信用行为与违约之间的关系，帮助用户构建和优化信用风险预测模型，从而提升风险管理能力。
