客户信用风险预测特征工程数据集_Customer_Credit_Risk_Prediction_Feature_Engineering
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 机器学习, 特征工程, 客户行为, 预测模型, 金融风控, 数据分析, XGBoost
数据概述：
该数据集包含经过特征工程处理的客户信用风险相关数据，主要用于构建信用风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，推测为一段时间内的客户行为数据汇总。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征与金融业务相关，推测可能覆盖全球范围内的客户。
数据维度：数据集包含多个经过特征工程处理的变量，例如P_2_last, S_3_last, S_3_mean等，以及目标变量"target"，该变量代表了客户的信用风险状况。
数据格式：CSV格式，包含train_fe_plus_plus_filled_nan_XGB.csv和test_fe_plus_plus_filled_nan_XGB.csv两个文件，分别用于训练和测试模型。数据已进行缺失值填充等预处理操作。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过特征工程处理，用于构建和评估信用风险预测模型。该数据集适用于机器学习和数据挖掘任务。
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、客户细分、风险管理等领域的研究，可以深入分析客户行为与信用风险之间的关系。
行业应用：为金融机构、信用评估公司等提供数据支持，用于开发和优化信用评分模型、风险控制系统。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价和客户管理策略制定。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘和金融风控课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践模型构建和评估。
此数据集特别适合用于构建和评估预测客户信用风险的机器学习模型，帮助用户优化风险管理策略和提升预测精度。
