个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-viannaandresouza
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 贷款违约, 风险评估, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 收入, 年龄
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，记录了客户的收入、年龄、贷款金额以及是否违约等信息，用于评估个人信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体区域，一般适用于个人信用风险评估领域。
数据维度：包括“iclientid”（客户ID）、“income”（收入）、“age”（年龄）、“loan”（贷款金额）和“cdefault”（是否违约，0表示未违约，1表示违约）五个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_data.csv，方便数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和贷款违约预测等研究。
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：适用于信用风险建模、客户信用行为分析等研究，如基于收入、年龄、贷款金额的违约概率分析。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，可用于优化贷款审批流程、风险控制和客户管理。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其制定更合理的信贷政策和定价策略。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、金融风控等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于构建信用评分模型，预测贷款违约风险，并探索不同特征对信用风险的影响。
