信贷风险评估与客户行为分析数据集CreditRiskAssessmentandCustomerBehaviorAnalysisDataset-carloscamargo
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户行为, 信用评分, 数据分析, 机器学习, 欺诈检测, 风险管理, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信贷和行为数据，旨在支持信贷风险评估和客户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间范围，但包含“periodo”（周期）、“ano”（年）和“mes”（月）字段，暗示了时间序列属性。
地理范围：数据未明确说明地理范围，但包含“departamento_residencia”（居住地）字段，推测可能与特定国家或地区相关。
数据维度：数据集涵盖了客户的多种属性，包括人口统计学信息（如性别、年龄、教育程度）、信用历史（如逾期记录、贷款余额）、账户信息（如信用卡额度、账户类型）以及收入和支出等。主要字段包括“id_cli”（客户ID）、“genero”（性别）、“estado_civil”（婚姻状况）、“ingreso_final”（最终收入）、“ind_mora_vigente”（当前逾期指标）、“cartera_castigada”（不良贷款）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含多个文件，如“Dataton_analisis_eliminar_autVIF.csv”、“Dataton_cleanmh_train.csv”、“Dataton_train_colon_clean_Final (1).csv”等，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于金融领域，具体来源未明确说明，但已进行数据清洗、特征工程等处理，如移除异常值、处理缺失值等。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、欺诈检测等领域的研究。
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、信用风险建模、客户行为分析等方面的学术研究，如违约预测、信用评分模型构建等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其在信贷决策、风险管理、客户关系管理等方面具备实用价值，如改进信贷审批流程、优化风险定价策略等。
决策支持：支持金融机构的风险评估、信贷策略制定和客户管理决策。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型、数据分析等课程的实训素材。
此数据集特别适合用于探索客户信用行为与信贷风险之间的关系，帮助用户构建和优化信用评分模型，提高风险管理水平，并支持金融机构的数字化转型。
