信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-michaelosipoff
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 贷款违约, 信用历史, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 客户画像
数据概述：
该数据集包含客户信用风险评估相关数据，记录了客户的个人财务信息、信用历史以及还款行为等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户信用快照。
地理范围：数据覆盖范围未明确，但从数据字段和内容推测，可能来源于某个特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户ID、月份、姓名、年龄、社保号、职业、年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、贷款数量、贷款类型、逾期天数、逾期还款次数、信用额度变化、信用查询次数、信用组合、未偿还债务、信用利用率、信用历史时长、最低还款额支付情况、每月总还款额、每月投资额、还款行为、月结余以及信用评分。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了清洗和标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、贷款违约预测、客户信用画像等研究和应用。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如探索不同变量对信用评分的影响、比较不同信用评分模型的性能等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风控、信用评分等相关课程的教学案例，帮助学生和从业人员深入理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和验证信用评分模型，预测客户的违约概率，并探索影响信用风险的因素，从而实现更精准的风险管理和信贷决策。
