信贷风险评估客户数据集CreditRiskAssessmentCustomerDataset-sheshankjoshi
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户分析, 信用评分, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 数据挖掘, 风险管理
数据概述：
该数据集包含客户的信贷申请及相关信息，用于信贷风险评估与违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间段内的客户信息快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但从数据字段推测，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含客户的个人信息、收入、财产、贷款信息、信用历史等多个维度，包括：ID（客户唯一标识）、Client_Income（客户收入）、Car_Owned（是否拥有汽车）、Bike_Owned（是否拥有自行车）、Active_Loan（是否有未结清贷款）、House_Own（是否拥有房产）、Child_Count（子女数量）、Credit_Amount（贷款金额）、Loan_Annuity（贷款年金）、Accompany_Client（是否有共同申请人）、Client_Income_Type（客户收入类型）、Client_Education（客户教育程度）、Client_Marital_Status（客户婚姻状况）、Client_Gender（客户性别）、Loan_Contract_Type（贷款合同类型）、Client_Housing_Type（客户住房类型）、Population_Region_Relative（客户居住地人口区域相对比例）、Age_Days（客户年龄，以天为单位）、Employed_Days（客户工作时长，以天为单位）、Registration_Days（客户注册时长，以天为单位）、ID_Days（客户身份证明文件注册时长，以天为单位）、Own_House_Age（自有房屋年龄）、Mobile_Tag（是否有手机）、Homephone_Tag（是否有家庭电话）、Workphone_Working（是否有工作电话）、Client_Occupation（客户职业）、Client_Family_Members（客户家庭成员数量）、Cleint_City_Rating（客户所在城市评级）、Application_Process_Day（申请日）、Application_Process_Hour（申请时段）、Client_Permanent_Match_Tag（客户永久匹配标记）、Client_Contact_Work_Tag（客户联系工作标记）、Type_Organization（客户所属机构类型）、Score_Source_1、Score_Source_2、Score_Source_3（信用评分来源）、Social_Circle_Default（社交圈违约情况）、Phone_Change（电话号码变更次数）、Credit_Bureau（信用局数据）、Default（是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为Train_Dataset.csv，便于数据分析与建模。
该数据集适用于构建信贷风险评估模型，预测客户违约概率，并进行风险管理。
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：适用于金融风控、信用风险评估、机器学习等领域的学术研究，如违约预测模型、客户细分、风险因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险定价、贷后管理等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，优化信贷策略，降低坏账损失，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融风控、数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和从业者理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于探索客户特征与违约风险之间的关系，构建预测模型，并优化信贷业务流程，提升风险管理水平。
