高校教师薪资与信贷风险数据集UniversityFacultySalaryandCreditRiskDataset-shawnqu
数据来源：互联网公开数据
标签：薪资分析, 信贷风险, 机器学习, 金融风控, 教师群体, 经济学, 数据挖掘, 风险评估
数据概述：
该数据集包含来自不同来源的数据，记录了高校教师的薪资信息和信贷风险相关指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但从“Year”字段推测可能包含2000年左右的数据。
地理范围：数据覆盖范围不明确，包含来自美国、巴林等国家的数据。
数据维度：数据集包含两类核心数据：
Salary_Data.csv：包含教师的薪资、工作经验、学历、出版物数量、科研经费、教学任务、职位、所在地区、学校性质等信息。
home_credit_synthetic_data_for_sensitivity.csv：包含信贷申请人的相关信息，包括职业类型、贷款目的、教育程度、语言、婚姻状况、已支付款项、最大年金、最大债务、年龄、未偿还金额、逾期天数、贷款金额、信用数量等。
数据格式：数据以CSV和.data格式提供，其中.data文件为german_credit.data，CSV文件为Salary_Data.csv和home_credit_synthetic_data_for_sensitivity.csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于不同的公开数据源，具体来源信息不详，但已进行数据清洗和初步整理。
该数据集适合用于薪资结构分析、信贷风险评估、以及相关领域的数据建模与机器学习研究。
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：适用于教育经济学、金融风险管理、社会学等领域的学术研究，如教师薪资影响因素分析、信贷风险预测模型构建、信用评分模型研究等。
行业应用：可以为金融机构、教育机构提供数据支持，特别是在风险管理、信用评估、人力资源管理等领域。
决策支持：支持高校管理层进行薪资策略制定，以及金融机构进行风险控制和信贷决策。
教育和培训：作为经济学、金融学、数据科学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解薪资结构、信贷风险评估等相关领域。
此数据集特别适合用于探索薪资与信贷风险之间的潜在关联，以及不同因素对薪资和信用风险的影响，帮助用户构建预测模型、优化决策。
