金融风险预测用户行为数据集FinancialRiskPredictionUserBehaviorDataset-minniekabra
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 用户行为, 信用评分, 逾期预测, 客户画像, 数据分析, 机器学习, 时间序列
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的用户行为数据，记录了用户在一定时间内的财务活动和信用表现，用于评估用户的信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但包含12个月和24个月的时间窗口，暗示了数据具有时间序列特征。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可视为通用金融风险评估数据集。
数据维度：包括用户标识（UUID）、账户相关指标（如账户余额变化、逾期天数、账户状态等）、历史还款记录、账户活跃度、账单数量、账户历史状态等。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融机构的业务系统，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模和用户行为分析。
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、行为金融学等领域的学术研究，如逾期预测模型、信用评分模型优化、用户信用风险评估等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信贷审批、风险控制、客户关系管理等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风控、信用评分等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解金融风险评估。
此数据集特别适合用于探索用户行为与信用风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高信贷决策的准确性和效率。
