个人消费信贷数据集PersonalConsumptionCreditDataset-dashangm
数据来源：互联网公开数据
标签：消费信贷, 信用风险, 信用卡消费, 贷款行为, 金融风控, 用户画像, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含个人消费信贷相关数据，记录了用户的消费行为、信贷产品使用情况以及个人基本信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但包含4月、5月和6月三个月的消费和信贷相关记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了用户的地区编码信息。
数据维度：数据集包括用户ID、账户类型、性别、年龄、地区编码等基本信息，以及信用卡消费额度（cc_cons_apr, cc_cons_may, cc_cons_jun）、借记卡消费额度（dc_cons_apr, dc_cons_may, dc_cons_jun）、信用卡消费次数（cc_count_apr, cc_count_may, cc_count_jun）、借记卡消费次数（dc_count_apr, dc_count_may, dc_count_jun）、信用卡额度（card_lim）、个人贷款及车贷状态（personal_loan_active, vehicle_loan_active, personal_loan_closed, vehicle_loan_closed）、投资情况（investment_1, investment_2, investment_3, investment_4）、借记卡和信用卡交易明细（debit_amount_apr, credit_amount_apr, debit_count_apr, credit_count_apr, max_credit_amount_apr等）、贷款申请情况（loan_enq）和活跃EMI情况（emi_active）等。
数据格式：CSV格式，包含Testcsv和Traincsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷消费数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、用户画像分析、消费行为分析和信贷产品推荐等领域。
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：适用于金融科技、信用风险管理等领域的学术研究，如信用评分模型构建、消费行为模式分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，特别是在风险评估、客户细分、信贷产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策、市场营销策略制定和产品创新。
教育和培训：作为金融风控、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解消费信贷领域。
此数据集特别适合用于探索用户消费行为与信用风险之间的关系，帮助用户优化风险管理策略、提升客户服务质量。
