印度银行客户贷款数据集2021
数据来源：互联网公开数据
标签：银行贷款,印度,客户信息,信用评分,贷款类型,收入水平,社会联系,信用查询
数据概述：
本数据集包含2021年印度银行客户的贷款记录，旨在用于数据清洗和探索性数据分析（EDA）。数据集包含了121个特征，包括客户的基本信息（如性别、年龄、收入）、贷款信息（如贷款类型、金额）、信用记录（如信用评分、逾期记录）、社会联系信息（如家庭成员、社会环境）以及信用查询记录（如信用局查询次数）。通过这些数据，可以深入探索客户的信用行为模式和社会经济特征。
数据用途概述：
该数据集适用于多种数据科学应用场景，包括信用风险评估、客户细分、社会网络分析和信用行为预测。金融机构可以利用此数据优化贷款审批流程，降低信用风险；市场研究者可以通过分析客户特征发现潜在的市场机会；社会学家可以研究印度社会的经济结构和信用状况。此外，数据集还适用于数据科学教育和培训，帮助学习者掌握数据清洗和探索性数据分析的技能。
举例：
数据集中包含了客户的基本信息，如客户的性别（CODE_GENDER）、年龄（DAYS_BIRTH）、收入水平（AMT_INCOME_TOTAL）等。这些基本信息有助于了解客户的经济状况和还款能力。此外，数据集还记录了客户的信用评分（EXT_SOURCE_1, EXT_SOURCE_2, EXT_SOURCE_3），这些评分反映了客户的信用历史和还款意愿。结合客户的贷款类型（NAME_CONTRACT_TYPE）、贷款金额（AMT_CREDIT）、还款期限（AMT_ANNUITY）等信息，可以进一步分析客户的还款行为和风险水平。通过这些多维度的数据分析，金融机构可以更准确地评估客户的信用风险，优化贷款审批流程。
