客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-bekzhanburshakbayev
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 客户行为, 风险评估, 机器学习, 客户细分, 金融风控, 数据分析, 银行
数据概述：
该数据集包含客户信用风险评估相关数据，记录了客户的个人信息、信用历史和账户活动等，用于构建信用风险评估模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但包含“Germany”、“Spain”、“France”等国家信息。
数据维度：数据集包含“id”、“CustomerId”、“Sur”（姓氏）、“CreditScore”（信用评分）、“Geography”（国家）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Tenure”（在银行服务年限）、“Balance”（账户余额）、“NumOfProducts”（使用的银行产品数量）、“HasCrCard”（是否有信用卡）、“IsActiveMember”（是否为活跃会员）、“EstimatedSalary”（预估薪资）等字段。
数据格式：CSV格式，包含test.csv、train.csv和sample_submission.csv三个文件，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融风控领域，特别是信用风险评估和客户细分。
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：适用于信用风险评估、客户行为分析、机器学习模型研究等学术研究。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于信用评分模型构建、风险管理、客户关系管理等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定和客户服务优化。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员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的信用风险与各项特征之间的关系，从而实现对客户信用风险的精准评估和预测。
