个人信用违约预测数据集PersonalCreditDefaultPredictionDataset-carolline89
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, 数据建模, 信用评分, 风险评估, 金融风控, 客户画像
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，用于预测个人是否会在未来两年内发生信用违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的信用表现快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：包括“SeriousDlqin2yrs”（是否发生违约，1代表违约，0代表未违约）、“RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines”（循环信用利用率）、“age”（年龄）、“NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse”（逾期30-59天次数）、“DebtRatio”（负债率）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumberOfOpenCreditLinesAndLoans”（开放信贷数量）、“NumberOfTimes90DaysLate”（逾期90天次数）、“NumberRealEstateLoansOrLines”（房地产贷款或信用额度数量）、“NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse”（逾期60-89天次数）、“NumberOfDependents”（家属人数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为cs-training.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测模型的构建与优化，以及金融风控领域的应用。
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：适用于信用风险管理、金融风险评估、机器学习算法研究等领域的学术研究。
行业应用：为金融机构、信贷公司等提供数据支持，用于客户信用评分、贷款风险评估、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定，以及优化信贷产品设计。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估模型。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用违约的关键因素，构建和优化信用评分模型，提升风险预测的准确性，从而帮助金融机构更有效地进行风险管理和信贷决策。
