个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-kennoel
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 信用评分, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 贷款审批, 风险评估
数据概述：
该数据集包含个人信用风险评估相关数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及信用表现，用于预测借款人是否会违约。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，可视为静态数据集合，反映一段时间内的信用状况。
地理范围：未明确标注地理范围，但数据包含了不同借款人的信用信息，可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：数据集包含12个字段，包括借款人的年龄、收入、房屋所有权状况、就业年限、贷款意图、贷款等级、贷款金额、贷款利率、贷款状态（0代表未违约，1代表违约）、贷款占收入的比例、是否有历史违约记录、信用历史长度等。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_risk_dataset.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理，便于模型构建。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、贷款审批等相关领域的分析和建模。
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、信用评分模型、机器学习算法等领域的学术研究，如信用风险预测、特征重要性分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷机构等提供数据支持，特别是在风险评估、贷款审批、信贷产品定价等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制、信贷决策，以及优化信贷政策。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索个人信用特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化信贷决策、提升风险管理水平。
