信贷风险预测多维度统计特征数据集CreditRiskPredictionMulti-dimensionalStatisticalFeatures-vuxminhan
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 风险评估, 贷款违约, 统计特征, 数据分析, 机器学习, 金融风控
数据概述：
该数据集包含来自信贷申请人的多维度统计特征，用于信贷风险预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态特征快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可推测源于金融机构的贷款申请信息。
数据维度：数据集包含多个维度下的统计特征，如：
Bureau：基于申请人历史信用局信息的统计特征（最大值、最小值、中位数、均值、标准差、数量、总和、偏度、峰度）。
Previous Application：基于申请人过往贷款申请信息的统计特征。
Installments Payments：基于申请人还款记录的统计特征。
Credit Card Balance：基于申请人信用卡余额信息的统计特征。
POS CASH Balance：基于申请人在POS机上的现金交易信息的统计特征。
数据格式：CSV格式，包括pred_stats.csv和pred_stats (1).csv两个文件，文件内容结构相同，方便进行数据分析与建模。数据已进行统计处理，提取了各类原始数据的统计特征，便于直接用于模型训练。
该数据集适合用于构建和评估信贷风险预测模型，以及深入分析影响信贷风险的各种因素。
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：适用于信用风险评估、贷款违约预测等领域的学术研究，例如探索不同统计特征对信贷风险的影响。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其在信贷审批、风险定价、客户管理等方面具有实际价值。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，优化风险管理策略。
教育和培训：可作为金融风控、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的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索不同维度统计特征与信贷风险之间的关系，帮助用户构建和优化信贷风险预测模型，提升风险管理水平。
