信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-zhiyang12345
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, 金融风控, 机器学习, 客户画像, 风险预测, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信贷申请人信息，记录了申请人的信用历史、账户余额以及个人特征，用于评估其信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一段时间内的信贷申请快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可能来源于多个地区的信贷申请。
数据维度：数据集包含多个字段，如“functionary-re-balanced (paid back)”（是否偿还）、“credit score”（信用评分）、“gender”（性别）、“0 accounts at other banks”（是否在其他银行有账户）、“credit refused in past?”（过去是否被拒绝信贷）、“years employed”（工作年限）、“savings on other accounts”（其他账户储蓄额）、“self employed?”（是否为个体户）、“max account balance 12 months ago”（过去12个月最高账户余额）等，以及过去12个月内每个月的账户余额相关指标。
数据格式：CSV格式，文件名为creditworthiness.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于金融机构的客户数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、信用评分建模和客户信用分析等领域。
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、信用风险管理等领域的学术研究，如信用评分模型的优化、违约预测方法研究等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户细分等环节。
决策支持：支持金融机构的信贷决策和风险管理策略制定，优化信贷流程，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等相关课程的实训材料，帮助学生和从业人员了解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响信贷风险的关键因素，构建和评估信用评分模型，提升信贷业务的风险控制水平。
