信用风险评估测试数据集CreditRiskAssessmentTestDataset-christos29
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 信用评分, 风险评估, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含来自信用评估测试的数据，记录了与个人信用相关的关键指标，用于评估信用风险和预测违约概率。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的信用快照数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，可用于通用信用风险评估模型。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括BUSAGE（业务使用率）、BUSTYPE（业务类型）、MAXLINEUTIL（最大信用额度使用率）、DAYSDELQ（逾期天数）、TOTACBAL（总账户余额）和DEFAULT（是否违约，N代表未违约，Y代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为Credit_test.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于信用风险评估测试，已进行结构化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测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：适用于信用风险评估、违约预测等金融风控领域的学术研究，如风险因素分析、信用评分模型构建等。
行业应用：可以为金融机构、信用评分机构提供数据支持，特别是在信用风险评估、贷款审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险管理和投资策略制定。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评估等课程的辅助材料，帮助学生和从业者深入理解信用风险。
此数据集特别适合用于构建和测试信用风险预测模型，帮助用户评估个人或群体的信用状况，优化风险管理策略。
