客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-nelson96
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户画像, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 客户违约, 特征工程
数据概述：
该数据集包含客户信用风险评估相关数据，记录了客户的多种特征及其是否违约的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖范围未知，但数据集中包含客户的各种特征，可用于通用信用风险评估模型。
数据维度：数据集包括“customer_ID”（客户ID）、“target”（是否违约标签，0代表未违约，1代表违约）以及78个“cp_”开头的特征变量，这些变量可能代表客户的财务状况、行为模式等。
数据格式：CSV格式，文件名为ds_trabajo.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源未知，但其结构和内容表明其适用于客户信用风险评估研究。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、风险预警等相关研究。
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：适用于金融风控、信用风险评估领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约预测模型开发、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司提供数据支持，特别是在客户信用评估、风险管理、贷款决策等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化信贷政策，提高风险管理效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建和优化信用风险预测模型，提升风险管理水平。
