客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-aliyapirzada
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 银行, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 信用评分, 风险预测
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的客户信用数据，记录了银行客户的个人信息、账户行为和信用表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但包含了“France”（法国）等地理信息，推测为欧洲地区或全球范围。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：
id：客户唯一标识符。
CustomerId：客户ID。
Sur：客户姓氏。
CreditScore：信用评分。
Geography：所在国家。
Gender：性别。
Age：年龄。
Tenure：在银行的服务年限。
Balance：账户余额。
NumOfProducts：客户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：预估工资。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适用于信用风险评估、客户行为分析和机器学习模型构建。
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、客户细分、行为预测等领域的学术研究，例如信用评分模型的构建和优化。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在信用风险评估、客户画像分析、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行等金融机构的信贷决策、风险控制和市场营销策略制定。
教育和培训：作为金融学、数据科学等相关专业的教学案例，帮助学生理解信用风险管理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索客户的信用行为与风险之间的关系，帮助用户构建信用评分模型，优化风险管理策略，提高信贷决策的准确性。
