银行客户信用风险评估数据集DirtyBankDataset-josuparrarosales
数据来源：互联网公开数据
标签：银行信用，数据集，风险评估，客户分析，数据清洗，机器学习，金融分析，信贷评估
数据概述： 该数据集包含来自银行的客户信用数据，记录了客户的信用历史和相关财务信息，适用于信用风险评估和客户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了多个城市的银行业务数据。
数据维度：数据集包括客户的基本信息（如年龄，性别，职业），财务状况（如收入，债务），信用历史（如逾期记录，贷款余额）等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于银行的内部数据库，并已进行初步的数据清洗。
该数据集适合用于银行信用风险评估，客户行为分析，金融建模和机器学习等领域的研究和应用，特别是在信用评分，客户分群等技术任务中具有重要价值。
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：适用于银行信用风险评估，客户行为分析等金融研究，如信用评分模型的构建，客户分群分析等。
行业应用：可以为银行和金融机构提供数据支持，特别是在信用风险控制，客户营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行的信用风险管理和客户营销决策制定，帮助金融机构优化信贷政策和客户关系管理。
教育和培训：作为金融分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估，客户行为分析等技术。
此数据集特别适合用于探索银行客户的信用风险评估规律与趋势，帮助用户实现信用评分，客户分群等目标，为银行和金融机构提供数据支持。
