信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-gmb2021
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评估, 违约预测, 贷款数据, 机器学习, 风险管理, 金融风控, 数据分析
数据概述：
该数据集包含信贷申请人的相关信息，用于评估其信用风险和预测违约可能性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态信贷申请记录。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但通常反映了信贷市场的普遍情况。
数据维度：数据集包含以下字段：
clientid：客户唯一标识符。
income：客户收入。
age：客户年龄。
loan：客户贷款金额。
cdefault：客户是否违约（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为credito_datacsv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于信贷市场公开数据或模拟数据，已进行必要的匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测以及金融风控领域的研究。
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、违约预测等方面的学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构优化信贷策略、降低坏账率和提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用评分模型，识别高风险客户，并优化信贷决策。
