客户信用风险与细分数据集CustomerCreditRiskandSegmentationDataset-nafemuhtasim
数据来源：互联网公开数据
标签：客户细分, 信用风险, 违约预测, 风险评估, 客户画像, 机器学习, 数据分析, 消费行为
数据概述：
该数据集包含客户信用风险评估相关数据，记录了客户的人口统计学特征、财务状况以及违约情况等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一个静态的客户信用快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可视为来自不同地区的客户样本。
数据维度：包括“Customer Id”（客户ID），“Age”（年龄），“Edu”（教育程度），“Years Employed”（工作年限），“Income”（收入），“Card Debt”（信用卡债务），“Other Debt”（其他债务），“Defaulted”（是否违约，0代表未违约，1代表违约，null代表缺失值），“Address”（地址），“DebtIncomeRatio”（负债收入比）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Cust_Segmentation.csv，方便数据分析和建模。数据已进行基本结构化处理。
该数据集适合用于客户信用风险评估、客户细分和违约预测等研究。
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：适用于信用风险评估、客户细分和行为分析等研究，例如探索不同客户群体违约风险差异，分析影响违约的关键因素。
行业应用：可以为金融机构、信贷机构等提供数据支持，用于客户信用评分、风险管理、个性化营销等。
决策支持：支持信贷决策、风险控制策略制定、以及客户关系管理（CRM）系统的优化。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和客户细分的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索客户的信用风险与个人特征之间的关系，并构建预测模型，以提升风险管理效率和客户价值。
