信贷风险预测特征工程数据集CreditRiskPredictionFeatureEngineering-returnofsputnik
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险，特征工程，机器学习，客户信用，贷款违约，数据分析，金融风控，特征构建
数据概述：
该数据集包含由客户信贷数据衍生出的特征工程数据，用于支持信贷风险预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为特定时间点的快照数据。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但可以推断为信贷市场相关的客户数据。
数据维度：包括SK_ID_CURR（客户ID）和一系列衍生特征，如diff、tower_a、tower_b、diff_one到diff_nine、diff_high，以及基于tower_a和tower_b的衍生变量。此外，还包括weekend_or_monday_start、tuesday_start和credit_minus_goods_negative等特征。
数据格式：CSV格式，文件名为new-features-june-four.csv，方便数据分析和机器学习建模。
来源信息：数据集来源于对原始客户信贷数据的特征工程处理，旨在增强模型的预测能力。
该数据集适合用于信贷风险预测、客户信用评估、以及特征工程方法的研究。
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：适用于金融风控、信贷风险建模等领域的研究，例如探索不同特征对贷款违约的影响，以及评估不同特征工程方法的效果。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评分、贷款审批决策、风险控制等。
决策支持：支持金融机构优化风险管理策略，提高贷款审批效率，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解特征工程在信贷风险预测中的作用。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，并探索特征工程对模型性能的提升作用，帮助用户优化风险管理策略，提高信贷业务的盈利能力。
