信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-yukinakazawa08
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 银行, 金融, 风险评估, 数据分析, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的个人信用数据，记录了客户的信用行为和违约情况，用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一段时间内的客户信用快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据数据内容推测可能来自某个特定国家或地区。
数据维度：数据集包括客户的年龄（AGE）、性别（SEX）、教育程度（EDU）、婚姻状况（MAR）、信用额度（CRE）、账单信息（BILL_1, BILL_2, BILL_3）、还款状态（STA_1, STA_2, STA_3）、账单支付金额（AMT_1, AMT_2, AMT_3）以及是否违约（PAY，仅在train.csv中）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等领域的研究和应用。
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，如不同机器学习模型的对比分析、变量重要性分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险定价、信贷决策等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷审批流程，提高风险控制能力。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和从业者理解信用风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索影响信用风险的因素，构建预测模型，并优化信用评分策略，从而提升金融机构的风险管理水平。
