信贷风险评估客户申请数据集CreditRiskAssessmentCustomerApplication-mehmetisik
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户申请, 信用评分, 贷款违约, 数据建模, 机器学习, 金融风控, 银行
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的客户申请信息，记录了客户的个人财务状况、人口统计学特征、以及贷款申请相关信息，用于评估客户的信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，一般被视为一段时间内的客户申请快照数据。
地理范围：数据来源未明确，但数据集涵盖了各类客户申请信息，可能来源于多个国家或地区。
数据维度：数据集包括122个字段，涵盖客户的多种属性，如：
SK_ID_CURR：客户申请ID；
TARGET：客户是否违约（0代表未违约，1代表违约），为目标变量；
NAME_CONTRACT_TYPE：贷款类型（现金贷款、周转信贷等）；
CODE_GENDER：客户性别；
FLAG_OWN_CAR：是否有自有车辆；
FLAG_OWN_REALTY：是否有自有房产；
CNT_CHILDREN：子女数量；
AMT_INCOME_TOTAL：客户收入总额；
AMT_CREDIT：贷款额度；
AMT_ANNUITY：贷款年金；
AMT_GOODS_PRICE：贷款商品价格；
以及其他与客户收入、职业、教育、家庭状况、财产状况、联系方式、信用历史等相关的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为application_train.csv，便于数据分析和模型构建。
数据来源：数据来源于信贷机构，经过脱敏处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、违约预测等任务。
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，例如，利用机器学习算法构建信用评分模型，分析不同特征对违约概率的影响。
行业应用：为银行、消费金融公司等信贷机构提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险管理和贷后管理。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，帮助优化贷款审批流程，提高贷款效率，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响客户违约的关键因素，构建预测模型，从而提高信贷决策的准确性和效率。
