客户信用卡风险评估数据集CustomerCreditCardRiskAssessment-amarvw
数据来源：互联网公开数据
标签：信用卡, 风险评估, 客户画像, 信用评分, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 模型构建
数据概述：
该数据集包含客户信用卡相关数据，记录了客户的个人信息、信用表现以及信用卡产品相关的特征，用于客户信用风险评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但包含了国家注册信息（country_reg）字段。
数据维度：数据集包含多个字段，包括客户ID（customer_id）、人口统计切片（demographic_slice）、国家注册信息（country_reg）、广告支出（ad_exp）、预估收入（est_income）、持有余额（hold_bal）、偏好客户概率（pref_cust_prob）、隐含信用评分（imp_cscore）、风险评分（RiskScore）、隐含信用评估（imp_crediteval）、Axio评分（axio_score）以及信用卡产品推荐（card_offer）。
数据格式：CSV格式，包含Test 1.csv和Test 2.csv两个文件，便于数据导入和分析。
来源信息：数据集来源未知，但数据结构和字段命名体现了金融风控领域的专业性。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、信用卡产品推荐等领域。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如探索影响客户信用风险的关键因素、不同风险评估指标之间的关系等。
行业应用：为银行、信用卡公司等金融机构提供数据支持，尤其是在客户信用评估、风险控制、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理策略制定，以及优化营销活动。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分建模等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户信用风险评估。
此数据集特别适合用于构建和验证信用风险评估模型，从而提高信贷决策的准确性和效率。
