信贷风险评估历史数据分析数据集CreditRiskAssessmentHistoricalDataAnalysis-nvarganov
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 违约预测, 贷款数据, 风险评估, 时间序列分析, 金融风控, 机器学习
数据概述：
该数据集包含信贷历史数据，记录了借款人的信用信息和还款表现，用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围涵盖了多个年份，具体时间范围依据SK_DATE_DECISION字段推断，提供了时间序列分析的基础。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但从货币类型（rur）推测，可能与俄罗斯相关。
数据维度：数据集包含34个字段，涵盖了借款人的基本信息、贷款细节、还款记录等。关键字段包括：ID（借款人唯一标识）、SK_DATE_DECISION（决策日期）、DEF（违约标志）、NUM_SOURCE（数据来源）、CREDIT_ACTIVE（贷款是否活跃）、CREDIT_CURRENCY（贷款货币）、DTIME_CREDIT（贷款发放时间）、CREDIT_DAY_OVERDUE（逾期天数）、DTIME_CREDIT_ENDDATE（贷款到期日）、DTIME_CREDIT_ENDDATE_FACT（实际还款日期）、AMT_CREDIT_SUM（贷款总额）、AMT_CREDIT_SUM_DEBT（未偿还债务）、AMT_CREDIT_SUM_OVERDUE（逾期债务）、CREDIT_TYPE（贷款类型）等。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于互联网公开渠道，经过初步处理，例如标准化和清洗。
该数据集适合用于信贷风险建模、信用评分、违约预测等研究。
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、信用风险评估、时间序列分析等领域的学术研究，例如探索不同信贷产品的风险特征、分析借款人的还款行为模式等。
行业应用：可以为金融机构、信贷机构提供数据支持，特别是在风险管理、信贷审批、贷款组合管理等方面。
决策支持：支持信贷决策、风险定价和风险控制策略的制定，从而优化信贷业务。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于构建和验证信用风险模型，评估不同信贷产品的风险水平，并为优化信贷业务提供数据支持，帮助用户实现风险最小化和收益最大化。
