信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-daoducminh
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, 信用分析, 金融风控, 机器学习, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用相关数据，记录了客户的个人财务信息、信用账户活动以及信用评分。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但包含了客户在不同月份的信用行为记录，可视为一段时间内的动态数据。
地理范围：数据来源未明确，但包含了多种信用账户类型和客户财务指标，可用于通用信用风险评估研究。
数据维度：数据集包含了多项关键指标，包括客户ID、年龄、社会安全号码（SSN）、职业、年收入、月收入、银行账户数量、信用卡数量、利率、逾期天数、逾期付款次数、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、月均EMI、每月投资额、还款行为、月度余额、信用评分以及各类贷款的数量（如汽车贷款、信用建设贷款、个人贷款、房屋净值贷款、未指定贷款、抵押贷款、学生贷款、债务整合贷款、发薪日贷款等）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv，方便进行数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源未明确，但数据集包含了丰富的客户信用信息，可用于信用风险评估和预测模型的研究。
该数据集适合用于信用风险评估、客户信用评分预测、贷款违约预测等相关研究，以及在金融风控领域中的应用。
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、客户信用行为分析等研究。例如，可以用于研究不同收入水平、职业、信用历史等因素对信用评分的影响，以及预测客户未来违约的概率。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，用于信贷审批、风险定价、客户细分等。例如，可以利用该数据集建立信用评分模型，辅助信贷决策，降低贷款违约风险。
决策支持：支持金融机构制定风险管理策略，优化信贷业务流程。例如，可以根据数据集中的数据，调整贷款利率、信用额度等，以平衡风险和收益。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、数据分析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探索影响信用评分和贷款违约的关键因素，从而帮助用户建立有效的风险评估模型，优化信贷决策，提升风险管理水平。
