葡萄牙银行机构客户违约预测数据集-nehahatti
数据来源：互联网公开数据
标签：银行，客户违约，数据集，风险管理，机器学习，金融分析，信用评估，葡萄牙
数据概述： 该数据集包含了葡萄牙银行机构的客户信息，旨在用于预测客户是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为相关银行机构的数据收集期。
地理范围：数据覆盖了葡萄牙的银行机构及其客户。
数据维度：数据集包括客户的个人信息，财务状况，贷款信息以及过去的违约记录等。具体变量可能包括年龄，职业，收入，贷款金额，贷款期限，逾期记录等。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于葡萄牙银行机构的公开数据，并已进行匿名化和清洗处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于金融风险管理，信用评估，机器学习建模等领域的研究和应用，尤其在预测客户违约风险和优化信贷决策方面具有重要价值。
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，客户行为分析，违约预测等研究，如研究影响客户违约的关键因素，建立预测模型等。
行业应用：可以为银行，金融机构提供数据支持，特别是在风险控制，信贷决策，客户管理等方面。
决策支持：支持银行机构的风险管理策略制定和信贷业务优化，帮助机构降低损失，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融，风险管理和数据科学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和违约预测。
此数据集特别适合用于探索影响客户违约的因素，帮助用户实现准确的违约预测，优化信贷决策，降低银行的风险敞口。
