信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-mohitkadyan
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 风险评估, 贷款申请, 数据分析, 信用评分, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信贷申请人的相关信息，旨在用于信贷风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的信贷申请人快照数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据特征推测可能来源于某个或多个国家的信贷市场。
数据维度：数据集包含多个特征，包括但不限于：PAYMENT_RATE（还款率），EXT_SOURCE_3、EXT_SOURCE_1、EXT_SOURCE_2（外部数据源评分），DAYS_BIRTH（出生日期，负数为过去的天数），AMT_ANNUITY（年金），DAYS_EMPLOYED（就业天数，负数为过去的天数），DAYS_ID_PUBLISH（身份证发布天数，负数为过去的天数），ACTIVE_DAYS_CREDIT_ENDDATE_MIN/MAX（活跃信用卡的结束日期），INSTAL_DAYS_ENTRY_PAYMENT_MAX（最近一次分期付款的进入时间），APPROVED_CNT_PAYMENT_MEAN（已批准付款的平均数量），INSTAL_DPD_MEAN（分期付款逾期天数的平均值），DAYS_EMPLOYED_PERC（就业天数占比），TARGET（目标变量，表示是否违约，1为违约，0为未违约），AGE_RANGE（年龄范围），DOCUMENT_COUNT（提交文件数量）。
数据格式：CSV格式，文件名为initial_target.csv，方便数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，已进行初步的特征工程和数据清洗。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测模型构建和客户信用评分等领域的研究与应用。
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：适用于信贷风险管理、信用评分模型构建等领域的学术研究，如探索不同特征对违约的影响，比较不同建模方法的效果等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于贷款审批、风险定价、不良贷款管理等方面的应用。
决策支持：支持金融机构的信贷决策制定，帮助优化风险控制策略，提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估流程，掌握建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估预测违约风险的模型，帮助用户提高信贷业务的风险管理水平，优化贷款组合。
