借款人信用风险评估数据集BorrowerCreditRiskAssessmentDataset-ayushnathtiwari
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 借款人, 违约预测, 财务分析, 数据建模, 机器学习, 风险评估, 客户画像
数据概述：
该数据集包含借款人相关信息，记录了借款人的个人财务状况、借款行为及信用表现，用于信用风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为一段时间内的借款人快照数据。
地理范围：数据未限定地理范围，但从信息来看，可能来源于多个地区或国家。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：
- Email：借款人邮箱
- Phone：借款人电话
- Age：借款人年龄
- Income Range：借款人收入范围
- Employment Status：借款人就业状况
- Amount Owed：借款金额
- Type of Debt：债务类型
- Delinquency Status：逾期状态
- Transcripts：借款人陈述记录
- Sentiment Labels：情感标签（积极、消极、中性）
- Payment History：还款历史
- Financial Hardship Indicator：财务困难指标
- Communication Preference：沟通偏好
- Formality Level：正式程度
数据格式：CSV格式，文件名为borrower_data.csv，便于数据分析和处理。
数据来源：数据可能来源于金融机构、信贷平台等，已进行匿名化处理。
该数据集适用于信用风险建模、客户细分、违约预测等应用。
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、信用评估领域的学术研究，如违约预测模型、信用评分模型等。
行业应用：为金融机构、信贷平台提供数据支持，尤其是在贷款审批、风险定价、客户关系管理等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险控制策略制定和优化，帮助其降低坏账率，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的各个方面。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化信贷决策。
