信用风险数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险,金融分析,客户信息,财务指标,还款行为,机器学习,风险评估
数据概述：
本数据集旨在支持信用风险分析和预测任务，包含个人客户的基本信息、财务状况以及还款行为等多维度数据。数据集涵盖了客户的年龄、性别、就业状况等人口统计学信息，收入、贷款金额、信用历史和未偿还余额等财务指标，以及以往还款情况、逾期记录和信用行为表现等还款行为数据。此外，数据集还包含一个目标变量，用于标识客户是否存在还款困难（1表示存在，0表示不存在）。
数据用途概述：
该数据集适用于多种信用风险分析和预测场景。研究人员可以利用此数据集进行探索性数据分析（EDA），以揭示财务指标与信用风险之间的关系；数据工程师可以通过特征工程将原始特征转化为更有意义的预测变量，用于信用评分模型的构建；机器学习从业者可以使用数据集训练分类模型，如逻辑回归、随机森林或XGBoost，以预测客户的信用风险。此外，数据集还支持模型性能评估，研究人员可以通过准确性、精确度、召回率和ROC-AUC等指标来评估模型的预测效果。该数据集为金融机构提供了一个可靠的数据基础，帮助其更准确地评估信用风险，优化信贷决策流程。
