个人信贷风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-cs23b1056ssiddardha
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 违约预测, 借款人, 贷款评估, 机器学习, 数据分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含个人信贷相关的借款人信息，记录了与信贷风险评估相关的多个关键变量。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态信贷风险评估的快照。
地理范围：数据未明确地域范围，但根据字段内容推测，可能与欧美或全球信贷市场相关。
数据维度：数据集包括多个关键字段：Id（借款人编号）、Age（年龄）、Income（收入）、Home（住房状况）、Emp_length（雇佣时长）、Intent（借款目的）、Amount（借款金额）、Rate（利率）、Status（贷款状态）、Percent_income（收入占比）、Default（是否违约）、Cred_length（信用记录长度）。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_risk.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的信贷数据集，已进行初步的清洗和标准化处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、信用评分建模等相关研究。
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：适用于金融风险管理、信用评估领域的学术研究，例如，探索不同特征对违约概率的影响、构建信用评分模型等。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、客户细分等方面具备实用价值。
决策支持：支持金融机构的信贷决策制定，优化风险管理策略，提升贷款组合的质量。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化信贷决策，降低信贷损失。
