银行个人贷款建模数据集BankPersonalLoanModellingDataset-deyritwik
数据来源：互联网公开数据
标签：个人贷款, 银行, 客户行为, 信用风险, 机器学习, 数据分析, 建模, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自TheraBank银行的客户信息，记录了客户的个人资料及其是否申请个人贷款的相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据来源于美国，通过邮政编码（ZIP Code）体现。
数据维度：包括客户的年龄、工作年限、收入、家庭规模、信用卡平均消费、教育程度、抵押贷款、是否有个人贷款、是否有证券账户、是否有定期存款账户、是否使用网上银行以及信用卡等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank_Personal_Loan_Modelling.csv，另附有TheraBank_Column_Description.xlsx文件，提供了详细的字段说明。
该数据集适合用于银行客户行为分析、信用风险评估以及个人贷款申请预测等研究。
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、客户细分、贷款违约风险预测等。
行业应用：可以为银行及金融机构提供数据支持，特别是在客户关系管理、风险控制、市场营销等方面。
决策支持：支持银行制定贷款策略，优化客户服务，提升盈利能力。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解银行客户行为特征。
此数据集特别适合用于探索影响个人贷款申请的因素，并构建预测模型，从而帮助金融机构更好地进行风险管理和客户服务。
