客户银行信用风险预测数据集CustomerBankCreditRiskPrediction-zhnagyuyangyang
数据来源：互联网公开数据
标签：客户信用, 银行风险, 信用评分, 客户画像, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 金融风控
数据概述：
该数据集包含客户银行的信用相关数据，记录了客户的基本信息、信用评分以及银行账户活动。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含“Geography”（地理位置）字段，可能涵盖多个地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“CustomerId”（客户ID）、“CreditScore”（信用评分）、“Geography”（地理位置）、“Gender”（性别）、“Age”（年龄）、“Tenure”（在银行的服务年限）、“Balance”（账户余额）、“NumOfProducts”（使用的银行产品数量）、“HasCrCard”（是否有信用卡）、“IsActiveMember”（是否活跃会员）、“EstimatedSalary”（预估薪资）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分以及银行客户行为分析。
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、客户行为分析等领域的学术研究。
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、客户生命周期价值分析、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持银行制定风险管理策略、优化客户服务、提升营销效率。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建信用风险预测模型，评估客户的信用等级，并帮助金融机构优化风险管理策略。
