信贷风险预测数据集CreditRiskPredictionDataset-sharangjindal
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 机器学习, 风险评估, 信用评分, 金融风控, 数据分析, 贷款违约, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自信贷申请和历史还款记录的数据，用于预测客户的信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但涵盖了信贷申请和还款的历史记录，反映了客户的信用行为。
地理范围：数据未明确标明具体地理区域，但可以推断为某个或多个国家/地区的信贷市场数据。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、信贷申请信息、历史还款记录、信用局信息等。具体包括：
SK_ID_CURR：贷款申请的唯一标识符。
TARGET：客户是否违约（1表示违约，0表示未违约）。
CNT_CHILDREN：客户的孩子数量。
AMT_INCOME_TOTAL：客户的年收入。
AMT_CREDIT_x：贷款额度。
AMT_ANNUITY_x：贷款年金。
AMT_GOODS_PRICE_x：贷款商品价格。
以及其他如人口统计学信息、电话信息、工作信息、信用局查询记录、历史贷款信息、还款计划等共计180多个特征。
数据格式：CSV格式，包含Master_Data_with_filtering_updated.csv和Test_Master_Data_with_filtering_updated.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据已经过预处理，包含缺失值处理、特征工程等。
该数据集特别适合用于信贷风险建模、信用评分模型构建和客户细分等任务。
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，如违约预测模型、信用评分模型的研究等。
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、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化信贷策略，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和从业人员深入理解信贷风险管理。
此数据集特别适合用于探索客户特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升信贷决策的准确性和效率。
