信用风险评估客户违约数据集CreditRiskAssessmentCustomerDefaultDataset-macchi57
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 贷款数据, 机器学习, 风险评估, 数据建模, 金融风控, 客户画像
数据概述：
该数据集包含客户信用相关数据，记录了客户的收入、年龄、贷款额度以及是否违约等信息，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态客户信用快照。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：包括“clientid”（客户ID）、“income”（收入）、“age”（年龄）、“loan”（贷款额度）和“default”（是否违约，0表示未违约，1表示违约）五个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_data.csv，以及一个R语言的RDS文件(rf_modelo.rds)，用于存储预训练的机器学习模型。
该数据集适合用于信用风险建模、客户信用评分以及违约概率预测等任务。
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、信用评分模型研究等领域，例如探索客户收入、年龄与违约之间的关系。
行业应用：为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，用于风险评估、贷款审批和客户信用管理。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化贷款策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估模型。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户优化信贷决策，实现风险控制。
