客户信用风险评估多维度数据集_Customer_Credit_Risk_Assessment_Multi_dimensional_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险评估, 客户行为分析, 机器学习, 时序数据, 结构化数据, 特征工程, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用风险评估相关数据，记录了客户在一段时间内的财务行为和信用表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但根据文件命名和数据内容推断，可能包含一段时间内的客户行为记录。
地理范围：数据覆盖范围未明确说明，可被视为一般性的信用风险评估场景。
数据维度：数据集包含数值型和类别型特征，涵盖客户的消费行为、账户余额、交易记录、还款情况等多个维度的数据。主要数据项包括eda_train_num_64.csv、eda_test_cat_64.csv、eda_train_cat_64.csv、eda_test_num_64.csv等文件，包含数值型特征的统计信息，以及test_16_recent_data.feather、test_cust.feather、train_16_recent_data.feather、train_labels.feather等文件，包含客户历史行为数据和标签。
数据格式：数据以CSV和Feather格式提供，CSV文件包含数值型和类别型特征的统计信息，Feather文件包含更原始的客户行为数据和标签，便于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融行业，经过了数据清洗和预处理，例如统计缺失值等。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分、欺诈检测等领域的数据分析和建模。
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、客户行为分析等领域的学术研究，如信用风险预测、违约概率分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，特别是在信用审批、风险定价、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定和优化，以及信用产品的设计与评估。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的实训材料，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客户信用行为与违约风险之间的关系，帮助用户构建有效的信用风险预测模型，并提升风险管理水平。
