信贷申请案例分析数据集CreditApplicationCaseAnalysis-serendipity09
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷分析, 案例研究, 时间序列, 风险评估, 贷款申请, 业务预测, 金融建模, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信贷申请案例数据，记录了不同时间、地区和业务部门的信贷申请数量。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2017年4月至2018年12月。
地理范围：数据覆盖了多个区域，包括WEST BENGAL等具体州，以及EAST等区域划分。
数据维度：数据集包括申请日期（application_date）、业务部门（segment）、分支机构ID（branch_id）、州（state）、区域（zone）和案例数量（case_count）等关键字段。
数据格式：提供CSV格式的数据，便于数据分析和处理。其中包含train.csv和sample_submission.csv两个文件。
来源信息：数据来源于Analytics Vidhya竞赛，用于信贷申请案例预测。
该数据集适合用于时间序列分析、业务预测和风险评估等领域。
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、信贷业务预测等领域的学术研究，如时间序列分析、机器学习模型构建等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在信贷业务量预测、风险控制、分支机构业绩评估等方面。
决策支持：支持金融机构的决策制定，例如优化资源配置、调整业务策略等。
教育和培训：作为金融数据分析、风险管理等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷业务。
此数据集特别适合用于探索信贷申请案例随时间、地区和业务部门的变化规律，帮助用户实现业务预测和风险评估的目标。
