客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-massibelloni
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 客户画像, 机器学习, 财务数据, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用相关数据，记录了客户的财务状况、还款行为以及违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为静态数据集，反映了特定时期的客户信用表现。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容涵盖客户的个人财务信息和还款记录，反映了客户的信用状况。
数据维度：数据集包括客户编码（CUST_COD）、信用额度（LIMIT_BAL）、性别（SEX）、教育程度（EDUCATION）、婚姻状况（MARRIAGE）、出生日期（BIRTH_DATE）、以及过去六个月的还款状态（PAY_DEC, PAY_NOV, PAY_OCT, PAY_SEP, PAY_AUG, PAY_JUL）、账单金额（BILL_AMT_DEC到BILL_AMT_JUL）和还款金额（PAY_AMT_DEC到PAY_AMT_JUL）等多个字段，以及最终的违约情况标签（DEFAULT PAYMENT JAN）。
数据格式：CSV格式，文件名为“Project Train Dataset_single_quotecsv”，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融机构的客户信用数据，已进行匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等金融领域的分析和建模。
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、信用评分模型构建等学术研究，如探索不同变量对违约风险的影响、比较不同模型的预测性能等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在信贷审批、风险控制、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险评估决策和信用策略优化，提升风险管理水平。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等课程的实训材料，帮助学生和从业人员理解信用风险的构成和预测方法。
此数据集特别适合用于构建信用评分模型，预测客户的违约概率，从而帮助金融机构更好地管理风险，实现信贷业务的健康发展。
