企业应收账款风险评估数据集AccountsReceivableRiskAssessment-kimal25
数据来源：互联网公开数据
标签：应收账款, 风险评估, 财务分析, 信用评级, 行业分析, 数据挖掘, 机器学习, 财务风险
数据概述：
该数据集包含企业应收账款相关数据，记录了不同客户和债务人的财务状况、交易行为以及风险指标。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了报告日期，可以用于分析不同时间段的应收账款风险变化。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但包含客户和债务人信息，可用于评估不同地区或行业的风险。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括报告日期、客户信息、债务人信息、行业分类、保理方案、最大一年价值、报告日期最大价值、触发条件（trigger_1, trigger_2, trigger_3等）、平均延迟时间、评级、评级评分等。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为rec_system.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于企业内部财务记录，经过匿名化处理。
该数据集适合用于企业应收账款风险评估、信用评级建模和财务风险管理。
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、信用风险评估等领域的研究，例如应收账款回收预测、客户信用评分模型构建等。
行业应用：可以为金融机构、保理公司等提供数据支持，用于评估客户信用风险、优化信贷决策和监控应收账款。
决策支持：支持企业财务部门进行风险管理，优化应收账款管理流程，提高资金回收效率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评级等课程的案例分析数据，帮助学生和从业者深入了解应收账款风险评估方法。
此数据集特别适合用于分析客户的信用状况，预测应收账款的回收可能性，以及优化企业财务决策。
