信贷风险评估测试数据集CreditRiskAssessmentTestDataset-aisavinov
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 客户画像, 金融风控, 数据分析, 风险评估, 银行
数据概述：
该数据集包含来自信贷申请人的相关数据，记录了用于信贷风险评估的客户信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但从数据字段推测可能与特定金融机构的客户群体相关。
数据维度：数据集包括两部分：test.csv 包含了信贷申请人的详细信息，如人口统计学特征、财务状况、房屋信息、以及申请贷款的类型等；test_labels.csv 提供了对应的标签，用于指示信贷申请的类型。
数据格式：数据以CSV和XLSX格式提供，其中test.csv和test_labels.csv为CSV格式，scoring_case.xlsx为Excel格式，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的整理和结构化处理，以便于分析。
该数据集适合用于信贷风险建模、客户信用评分、违约预测等。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如信贷违约预测、客户信用评分模型构建等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在信贷决策、风险控制、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷审批流程，提升风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员实践相关技术。
此数据集特别适合用于探索信贷申请人的特征与违约风险之间的关系，构建和验证信用评分模型，提升信贷决策的准确性和效率。
