个人信用违约预测数据集PersonalCreditDefaultPredictionDataset-lamine16
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 违约预测, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 信用风险, 客户画像
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，用于建立信用违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为一段时间内的信用表现快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但数据字段反映了通用的信用评估指标，适用于全球范围内的信用风险分析。
数据维度：数据集包含12个主要字段，包括：ID（用户唯一标识）, SeriousDlqin2yrs（两年内是否发生90天或以上逾期）, RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines（循环信用额度使用率）, Age（年龄）, 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天或以上逾期次数）, 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）, NumberOfDependents（家属数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为Give me some credit.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：该数据集来源于Kaggle等数据科学竞赛平台，通常经过匿名化处理，用于信用风险建模和机器学习实践。
该数据集适合用于信用风险评估、客户信用评级和违约预测模型的开发与验证。
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、信用评分模型研究、以及机器学习算法在信用风险评估中的应用。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险控制、信贷决策、客户信用评估等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信贷审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为数据科学、金融工程、风险管理等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握信用风险评估的实践技能。
此数据集特别适合用于建立和评估信用违约预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策，提升风险管理水平。
