信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-manusingh8
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 贷款违约, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 风险预测
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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态信贷申请数据集。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但根据数据字段推测，可能来源于欧洲或北美地区。
数据维度：包括23个字段，涵盖账户信息、贷款历史、还款情况、个人信息等，例如：Account1（账户类型）, Monthly Period（月还款期限）, History（信用历史）, Motive（贷款目的）, Credit1（贷款额度）, Account2（账户状态）, Employment Period（雇佣时长）, InstallmentRate（分期付款比例）, Gender&Type（性别和申请类型）, Sponsors（担保人）, Tenancy Period（租赁期限）, Plotsize（房产大小）, Age（年龄）, Plan（还款计划）, Housing（住房类型）, Credits（已有贷款数量）, Post（职位）, Authorities（担保人数量）, Phone（是否有电话）, Expatriate（是否为外籍人士）, InstallmentCredit（分期贷款额度）, Yearly Period（年还款期限）, Class（信用等级，0代表信用良好，1或2代表信用不良）。
数据格式：CSV格式，文件名为dataset.csv，方便数据分析和建模。
该数据集特别适用于信贷风险评估、信用评分建模以及客户细分等任务。
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：适用于金融风险管理、信用风险建模等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约预测模型开发等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信贷审批、风险定价、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等相关课程的实训数据，帮助学生和从业者熟悉信贷数据分析和建模流程。
此数据集特别适合用于探索信贷申请人的特征与信用风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化信贷决策，并提升风险管理水平。
