信用风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-chansta
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 风险评估, 信用卡用户, 机器学习, 数据分析, 金融风控, 建模
数据概述：
该数据集包含信用卡用户相关的信用与财务数据，旨在用于信用风险评估与违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：未明确数据来源地，但数据特征反映了信用卡用户的信用行为与财务状况。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括：CARDHLDR（是否为信用卡持有者）、DEFAULT（是否违约）、AGE（年龄）、ACADMOS（受教育月数）、ADEPCNT（家属数量）、MAJORDRG（主要毒品使用情况）、MINORDRG（轻度毒品使用情况）、OWNRENT（是否拥有房产）、INCOME（收入）、SELFEMPL（是否自雇）、INCPER（个人月收入）、EXP_INC（支出/收入比）、SPENDING（消费金额）、LOGSPEND（消费金额对数）。
数据格式：CSV格式，文件名为creditData.csv，便于数据分析和建模。数据中存在缺失值，需要进行预处理。
来源信息：数据来源未明确，但提供了信用卡用户相关的关键信用信息，可用于信用风险建模和分析。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分和风险管理等领域。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型研究等学术研究，如信用风险因素分析、违约概率预测模型构建等。
行业应用：可以为金融机构、信用评级机构等提供数据支持，特别是在风险评估、信贷决策、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制和信贷策略制定，帮助优化信贷审批流程，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响信用风险的关键因素，构建预测模型，并评估不同策略对信用风险的影响，从而实现风险最小化和利润最大化。
