银行个人贷款建模数据集BankPersonalLoanModelingDataset-fatemehrafiei
数据来源：互联网公开数据
标签：个人贷款，银行，金融，信用风险，客户分析，机器学习，分类，数据建模
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的个人属性和贷款申请情况，用于构建个人贷款的预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定地理范围，但ZIP Code（邮政编码）字段提供了客户的地理位置信息。
数据维度：数据集包括14个字段，如ID（客户标识），Age（年龄），Experience（工作年限），Income（年收入），ZIP Code（邮政编码），Family（家庭人数），CCAvg（信用卡消费平均额），Education（教育程度），Mortgage（是否有房屋抵押贷款），Personal Loan（是否申请了个人贷款，目标变量），Securities Account（是否有证券账户），CD Account（是否有定期存款账户），Online（是否使用网上银行），CreditCard（是否使用信用卡）。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank_Personal_Loan_Modelling.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和贷款申请预测等领域。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型研究，以及客户行为分析等学术研究。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，用于评估个人贷款的风险，优化贷款审批流程，以及进行客户关系管理。
决策支持：支持银行制定更精准的贷款策略，提高贷款审批效率，降低坏账风险。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估和贷款预测。
此数据集特别适合用于构建预测个人贷款申请结果的模型，帮助用户识别高风险客户，优化贷款决策流程。
