信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-arturogonzlezcorona
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 风险评估, 机器学习, 信用评分, 数据分析, 金融风控, 贷款申请
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的个人信用风险评估数据，记录了借款人的个人信息、贷款信息以及最终的贷款违约状态。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可以视为一个静态的信用风险评估样本集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可以用于一般性的信用风险评估研究。
数据维度：数据集包括12个字段，包含借款人的年龄、收入、房屋所有权状况、雇佣时长、贷款意图、贷款等级、贷款金额、贷款利率、贷款状态（是否违约）、贷款收入比、是否有历史违约记录以及信用记录长度等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_risk_dataset.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的互联网资源，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测、以及信用评分模型的构建和验证。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如贷款违约预测模型、信用评分模型的研究。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司提供数据支持，特别是在风险评估、贷款审批、客户信用评级等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高贷款审批的效率和准确性。
教育和培训：作为金融风控、数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，并评估不同信贷策略的效果，从而提高风险管理水平。
