客户信用风险预测数据集CustomerCreditRiskPredictionDataset-nikitamineev
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险，机器学习，预测模型，金融风控，时间序列，客户行为，数据建模，风险评估
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，记录了客户的历史行为和信用表现，旨在用于构建信用风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但从特征名称“pre_since_opened”等推测，可能包含客户的开户时间、信用账户使用时长等时间序列信息。
地理范围：数据未明确标明地理范围，但从文件名“alphacomp_gb”推测，可能与英国（GB）相关。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，核心数据项包括客户的ID、与信用相关的各种指标，例如账户开放时长（pre_since_opened）、确认时间（pre_since_confirmed）、期限（pre_pterm, pre_fterm）、关闭时间（pre_till_pclose, pre_till_fclose）、信用额度（pre_loans_credit_limit）等，以及其他可能用于风险评估的特征。
数据格式：主要数据以CSV格式提供，包括训练集（alphacomp_gb_train.csv）、测试集（alphacomp_gb_test.csv）、样本提交文件（sample_submission.csv）以及列名和数据类型信息（colname_dtype.json）。此外，还包含用于数据生成和模型训练的Python脚本。
来源信息：数据来源于金融风控领域，可能来自公开的竞赛或研究项目，用于推动信用风险预测领域的技术发展。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和风险评估等领域。
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、时间序列数据分析等方面的学术研究，例如探索不同特征对信用风险的影响、研究模型的可解释性等。
行业应用：为金融机构、信贷机构等提供数据支持，尤其适用于客户信用评估、贷款审批、风险定价、不良贷款预测等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信贷策略、降低违约风险、提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生和从业人员熟悉信用风险建模流程。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，预测客户未来的信用表现，从而辅助决策者进行风险管理，提升业务效率。
