信贷风险评估与预测数据集CreditRiskAssessmentandPredictionDataset-bilal326
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 风险预测, 数据建模, 银行信贷
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信贷业务数据，记录了客户的个人信息、信贷申请信息以及最终的信用表现，用于信贷风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但包含了日期和时间相关的特征，暗示了时间序列的特性。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了分支机构ID（BranchID），暗示了可能涉及特定地区的信贷业务。
数据维度：数据集包括客户的个人信息（如年龄、性别、婚姻状况、居住时长、收入等）、信贷申请信息（如申请日期、信贷类型等）、以及信用表现（如是否逾期、逾期时长等）。数据中还包含了经过特征工程处理后的衍生变量，如时间相关的正弦余弦特征。
数据格式：主要为CSV格式，包含training.csv、df_test.csv、以及多组经过特征工程处理的df_test_L_*.csv文件，此外还包含一个Excel文件（Assignment 2 tracker.xlsx）和Jupyter Notebook文件（.ipynb）。
来源信息：数据来源于金融信贷业务，已进行匿名化处理。该数据集适合用于信贷风险建模、客户信用评分、以及风险预警等任务。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如信用评分模型的构建、风险因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其适用于信贷审批流程优化、风险定价、不良贷款预测等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化信贷策略、提高盈利能力、降低信贷损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业者熟悉信贷风险管理流程和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索信贷申请者的风险特征与最终信用表现之间的关系，帮助用户构建有效的信用评分模型，提高信贷决策的准确性和效率。
