信贷违约预测数据集_Credit_Default_Prediction_Dataset
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 时间序列分析, 贷款数据, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信贷交易数据，记录了借款人的信用行为和还款情况，用于构建信贷违约预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但根据字段名称（如MONTH, WEEK_NUM）推测包含时间序列信息，可能涵盖数月或数年的信贷交易记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常此类数据集代表特定国家或地区的信贷市场。
数据维度：数据集包含丰富的借款人属性、历史还款记录、账户状态等特征，包括但不限于：case_id（案例编号）、date_decision（决策日期）、MONTH（月份）、WEEK_NUM（周数）、target（违约标签）、各种类型的金额、数量、日期等。
数据格式：CSV格式，包含join_train_1.csv, join_train_1_90.csv, join_train_2.csv, join_train_2_90.csv, join_train_2_90new.csv等多个文件，便于数据存储和处理。
来源信息：数据来源于金融机构的真实交易数据，经过匿名化处理，已进行特征工程和数据清洗。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测模型构建以及金融风控领域的研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分建模等领域的学术研究，如探索影响信贷违约的关键因素、评估不同模型的预测性能等。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司、互联网金融平台提供数据支持，用于客户信用评估、风险定价、贷款审批流程优化等。
决策支持：支持金融机构进行风险管理决策，优化信贷政策，提高贷款组合的盈利能力和风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险管理流程。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷违约预测模型，帮助用户提升风险管理水平，优化信贷业务策略。
