银行客户贷款申请数据集BankingCustomerLoanApplication-samandarxamidov
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款申请, 客户画像, 银行, 风险评估, 信用评分, 客户行为, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户贷款申请相关数据，记录了客户的个人信息、财务状况以及是否申请了个人贷款。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户贷款申请记录。
地理范围：数据未明确指出地理范围，但ZIP Code（邮政编码）字段提供了潜在的地域信息。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：ID（客户唯一标识）、Age（年龄）、Experience（工作年限）、Income（年收入）、ZIP Code（邮政编码）、Family（家庭人口数）、CCAvg（信用卡平均消费）、Education（教育程度）、Mortgage（是否有房贷）、Personal Loan（是否申请了个人贷款，为目标变量）、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（是否持有信用卡）。
数据格式：CSV格式，文件名为Visa_For_Lisa_Loan_Modelling.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于银行内部客户数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户信用风险评估、贷款申请预测和客户行为分析。
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：适用于金融领域的学术研究，如客户信用风险建模、贷款违约预测、客户细分研究等。
行业应用：为银行和金融机构提供数据支持，特别是在风险管理、客户关系管理和营销策略优化方面。
决策支持：支持银行的贷款审批决策、风险控制和客户服务改进。
教育和培训：作为金融、数据科学和机器学习课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解客户信用评估流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与贷款申请结果之间的关系，帮助用户构建信用评分模型、优化贷款审批流程和提升风险管理水平。
