个人信用违约预测训练数据集PersonalCreditDefaultPredictionTrainingDataset-mgbpeace
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, 数据挖掘, 信用评分, 风险评估, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle平台的数据，记录了个人信用违约相关的财务和人口统计信息，用于构建和评估信用风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可用于构建通用的信用风险预测模型。
数据维度：数据集包含12个字段，包括“SeriousDlqin2yrs”（两年内发生 90 天以上逾期未还款的比例，即违约指标）、“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 天以上逾期次数）、“NumberRealEstateLoansOrLines”（不动产贷款数量）、“NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse”（过去两年内 60-89 天逾期次数）、“NumberOfDependents”（家属人数）。
数据格式：CSV格式，文件名为cs-training.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle平台，已进行数据清洗和预处理，可以直接用于建模。该数据集适合用于信用风险评估和违约预测模型的开发。
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、信用评分建模等领域的研究，探索不同特征对信用违约的影响。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险定价、信贷决策等。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，如优化信贷审批流程、调整风险容忍度等。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解信用风险建模。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，从而帮助用户提升风险管理能力、优化信贷决策，并实现对潜在违约风险的预警。
