信用评分预测分类数据集CreditScorePredictionClassificationDataset-amriyasmina
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 信用风险, 机器学习, 分类预测, 金融风控, 客户画像, 数据分析, 信用评估
数据概述：
该数据集包含客户的信用相关信息，用于预测客户的信用评分。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了客户的信用信息，具体时间跨度未明确，但包含月份信息，可用于进行时间序列分析。
地理范围：数据未明确地域范围，但包含了客户的个人财务和信用行为数据。
数据维度：数据集包含客户的多种属性，例如客户ID、年龄、社保号码、职业、年收入、月收入、每月EMI、银行账户数量、信用卡数量、利率、贷款数量、贷款类型、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、信用历史年龄、最低还款额支付情况、每月投资额、支付行为、月度余额以及最终的信用评分。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_score_cleaned_train.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户信用评分预测和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：适用于信用评分预测、信用风险建模、客户细分等领域的学术研究。
行业应用：可以为金融机构、银行、信贷公司提供数据支持，用于风险管理、信用审批和客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制和信贷决策，帮助优化信贷策略。
教育和培训：作为金融风控、信用评分建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索信用评分的影响因素，构建预测模型，从而提高信用评估的准确性和效率。
