信贷风险评估客户数据集CreditRiskAssessmentCustomerDataset-preetiasrani
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户画像, 信用评分, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 客户细分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用相关数据，记录了客户的个人信息、收入状况、教育背景、家庭情况、以及过往的信用还款记录，用于信贷风险评估和客户信用行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可以推断为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可以推测为金融机构的客户群体。
数据维度：数据集包含两个主要文件：application_record.csv 包含客户的个人信息和财务状况，包括性别、是否有车、是否有房产、子女数量、收入总额、收入类型、教育程度、家庭状况、住房类型、出生日期、工作时长、是否有手机、是否有工作电话、是否有电话、是否有邮箱、职业类型、家庭成员数量等。credit_record.csv 包含客户的信用还款记录，包括月份余额和还款状态。
数据格式：CSV格式，方便数据分析和建模。文件名为 application_record.csv 和 credit_record.csv。
数据来源：数据来源于金融机构的客户信息，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分、违约预测等相关研究。
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、客户信用行为分析等领域的学术研究，例如探索客户特征与违约风险之间的关系。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于信贷审批、风险定价、客户关系管理等领域。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理策略优化，帮助其控制信贷风险。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于构建信用评分模型，预测客户的违约概率，并分析影响信用风险的关键因素，从而优化信贷决策。
