信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-rabiako
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, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 数据分析, 风险预测
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的客户申请信息，记录了客户的个人信息、贷款详情以及是否发生违约的情况，用于信贷风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，一般视作历史客户数据快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从字段内容推测可能来自某个国家或地区的信贷市场。
数据维度：数据集包含122个字段，主要包括：
SK_ID_CURR：客户唯一标识符。
TARGET：是否发生违约（1代表违约，0代表未违约）。
NAME_CONTRACT_TYPE：贷款类型。
CODE_GENDER：客户性别。
FLAG_OWN_CAR：是否有车。
FLAG_OWN_REALTY：是否有房产。
CNT_CHILDREN：子女数量。
AMT_INCOME_TOTAL：客户收入总额。
AMT_CREDIT：贷款额度。
AMT_ANNUITY：贷款年金。
AMT_GOODS_PRICE：商品价格。
以及其他客户的社会经济状况、信用历史等信息。
数据格式：CSV格式，文件名为application_train.csv，方便数据导入、清洗和分析。
来源信息：数据来源于信贷机构的客户申请记录，已进行匿名化处理，以保护客户隐私。
该数据集适合用于信贷风险建模、客户信用评分、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、机器学习等领域的学术研究，如信用评分模型的开发、违约预测模型的构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司、小额贷款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、贷后管理等。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，优化信贷政策，提升贷款审批效率，降低信贷风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和从业者深入理解信贷风险评估和预测。
此数据集特别适合用于构建和优化信贷风险模型，帮助用户提升风险管理水平，降低信贷损失，实现精准营销。
