信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-praveenjonnalagaddas
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, 信用行为, 数据分析, 机器学习, 风险预测, 财务数据
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的结构化数据，用于信用风险评估和信用评分模型构建。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信用快照。
地理范围：数据未明确标注具体地理范围，但数据包含个人财务信息，推测为特定地区或国家的数据。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括年龄、年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、贷款数量、逾期天数、逾期付款数量、信用额度变动、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、每月总还款额、每月投资额、月结余、信用评分等。
数据格式：CSV格式，文件名为df_no_outliers.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信用数据，已进行数据清洗，移除了异常值。
该数据集适合用于信用风险建模、信用评分模型构建、以及信用行为分析等领域。
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、金融风险管理、信用评分模型的研究，以及个人信用行为分析等学术研究。
行业应用：可为金融机构、贷款机构、信用评估机构提供数据支持，尤其是在信用评分、贷款审批、风险定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化信贷决策，提升风险管理水平。
教育和培训：作为金融、数据科学、风险管理等相关课程的教学素材，帮助学生理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索信用行为与信用评分之间的关系，预测个人信用风险，提升信用评分模型的准确性。
