信贷风险预测客户数据集_Credit_Risk_Prediction_Customer_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户画像, 信用评分, 机器学习, 风险评估, 金融风控, 贷款违约, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自信贷申请人的相关数据，记录了客户的个人信息、财务状况以及过往信用记录等，用于信贷风险评估与预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为信贷申请的静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据特征涵盖了客户的多种属性，推测可能来自多个地区。
数据维度：数据集包含超过100个特征，涵盖客户的合同类型、车辆拥有情况、房产拥有情况、子女数量、收入、贷款金额、年金、商品价格、居住地人口比例、年龄、工作时长、注册时长、身份发布日期、自有车辆车龄、手机拥有情况、雇员电话、工作电话、联系电话、邮箱、家庭成员数量、客户评级、客户所在城市评级、申请开始时间、居住地与工作地是否相同、居住地与注册地是否相同、居住地与工作地是否相同、城市是否为居住城市、城市是否为工作城市、城市是否为居住城市、EXT_SOURCE_1、EXT_SOURCE_2、EXT_SOURCE_3、公寓相关信息、地下室相关信息、建筑物相关信息、公共区域相关信息、电梯相关信息、入口相关信息、楼层相关信息、土地面积相关信息、生活公寓相关信息、生活区域相关信息、非生活公寓相关信息、非生活区域相关信息、社交圈观察计数、社交圈违约计数、最后一次电话更改天数、各种文档标志位、信用局请求计数、性别、家庭类型、收入类型、教育程度等。
数据格式：CSV格式，包括train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源可能为信贷机构或相关数据平台，经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于信贷风险评估、客户信用评分建模以及贷款违约预测等。
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：适用于金融风险管理、信用评估与数据挖掘领域的学术研究，例如，客户信用风险建模、影响贷款违约的关键因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在信贷审批、风险控制、客户细分等环节具备实用价值。
决策支持：支持金融机构的信贷决策流程优化，以及风险管理策略的制定与调整。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和从业人员深入理解信贷风险评估的流程与方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与信贷风险之间的关联性，帮助用户构建预测模型，优化信贷决策，降低违约风险。
