信用评分影响因素分析数据集CreditScoreInfluencingFactorsDataset-avinash263
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 信用风险, 贷款违约, 客户画像, 财务分析, 机器学习, 风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的信用数据，记录了个人客户的信用评分及其相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，但包含月份信息，可推测为一段时间内的客户信用表现记录。
地理范围：数据未明确地理范围，但包含客户的职业、收入等信息，可能反映了特定地区的信用行为。
数据维度：数据集包括客户的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、延迟付款次数、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、每月总EMI、每月投资额、还款行为、月结余额、信用评分，以及各类贷款（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、债务合并贷款、发薪日贷款）的计数。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scores.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开或模拟的金融机构客户数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用评分建模、风险评估和客户行为分析。
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、信用评分建模、客户细分等领域的学术研究。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等提供数据支持，用于信用风险评估、贷款审批、个性化营销等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用评估。
此数据集特别适合用于探索影响信用评分的关键因素，预测客户的信用表现，并优化信贷决策。
