信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-congha
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款违约, 信用评分, 风险评估, 金融风控, 机器学习, 数据分析, 贷款申请
数据概述：
该数据集包含来自信贷市场的借款人信息，记录了借款人的个人财务状况、信用历史以及贷款申请相关数据，用于评估信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地域，但包含了各类信贷相关的关键指标。
数据维度：包括ID、申请日期、年龄、年收入、信用评分、就业状况、教育水平、工作经验、贷款金额、贷款期限、婚姻状况、受抚养人数、房屋所有权状况、月债务还款额、信用卡使用率、已开通信用额度数量、信用查询次数、债务收入比、破产史、贷款用途、过往贷款违约情况、还款历史、信用历史长度、储蓄账户余额、支票账户余额、总资产、总负债、月收入、水电费支付历史、工作年限、净资产、基础利率、利率、月还款额、总债务收入比等。
数据格式：CSV格式，文件名为cityu10d_test_dataset-1.csv和cityu10d_train_dataset-1.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，经过标准化处理，确保数据质量。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测、信用评分优化等。
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、信用风险评估等领域的学术研究，例如构建信贷风险预测模型、分析不同变量对贷款违约的影响等。
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、客户细分等。
决策支持：支持金融机构的风险管理和决策制定，优化贷款策略和风险控制措施。
教育和培训：作为金融风控、信用评分等课程的实训案例，帮助学生和从业者深入理解信贷风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响信贷风险的关键因素，帮助用户构建和优化信用风险评估模型，提升风险管理水平。
