银行个人贷款建模数据集BankPersonalLoanModellingDataset-eslamelsayed
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款建模, 银行, 客户行为, 信用风险, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的基本资料、财务状况以及是否申请个人贷款的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未限定具体地区，但包含邮政编码（ZIP Code）信息。
数据维度：数据集包含14个字段，包括客户ID（ID）、年龄（Age）、工作年限（Experience）、收入（Income）、邮政编码（ZIP Code）、家庭成员数量（Family）、信用卡平均消费（CCAvg）、教育程度（Education）、房产抵押贷款（Mortgage）、是否申请个人贷款（Personal Loan）、是否有证券账户（Securities Account）、是否有定期存款账户（CD Account）、是否使用网银（Online）、是否有信用卡（CreditCard）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank_Personal_Loan_Modelling.csv，易于数据分析和建模。
该数据集适合用于客户贷款申请预测、信用风险评估、客户细分等相关研究。
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：适用于金融领域的研究，如客户信用评分模型构建、贷款违约预测、客户生命周期价值分析等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，尤其适用于客户关系管理、风险控制、市场营销等方面的应用。
决策支持：支持银行的贷款审批流程优化、风险管理策略制定，以及个性化产品推荐。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习、风险管理等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解客户行为与贷款决策之间的关系。
此数据集特别适合用于探索影响个人贷款申请的关键因素，并构建预测模型，从而提升贷款审批效率和风险控制水平。
