个人信用与贷款风险评估数据集PersonalCredit-LoanRiskAssessmentDataset-mohamedanees
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 贷款风险, 客户画像, 收入分析, 借款人, 风险评估, 数据建模, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自多个来源的个人信用和贷款相关数据，记录了借款人的基本信息、信用记录、贷款情况等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映了特定时间段内的客户信用状况。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据城市和邮编信息推测，可能主要集中在印度地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
客户信息：cust_id（客户ID）、age（年龄）、gender（性别）、marital_status（婚姻状况）、employment_status（就业状况）、income（收入）、number_of_dependants（受抚养人数）、residence_type（居住类型）、years_at_current_address（现住址年限）、city（城市）、state（州/省）、zipcode（邮编）。
信用记录：bureau_data.csv (包含信用局相关数据，具体字段未在描述中详细列出)。
贷款信息：loans.csv (包含贷款相关数据，具体字段未在描述中详细列出)。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含三个文件：customers.csv、bureau_data.csv和loans.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，经过初步处理，以方便分析。
该数据集适合用于个人信用评估、贷款风险预测、客户细分等研究。
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学术研究，如信用风险预测模型构建、违约概率分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险控制和信贷决策，优化贷款策略，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用和贷款风险的因素，帮助用户构建预测模型，并提升信贷决策的准确性。
