个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-rodrigoschulz
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 客户画像, 风险评估, 机器学习, 数据分析, 客户行为, 预测模型
数据概述：
该数据集包含个人信用风险评估相关数据，记录了客户的个人属性、收入状况、家庭情况、以及是否出现贷款违约等信息，用于信用风险评估和预测建模。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为某个时间点的快照数据。
地理范围：数据来源未明确说明，但从字段名称及数据内容推测，可能来自巴西或其他拉丁美洲地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如“sexo”（性别）、“posse_de_veiculo”（是否有车辆）、“posse_de_imovel”（是否有房产）、“qtd_filhos”（子女数量）、“tipo_renda”（收入类型）、“educacao”（教育程度）、“estado_civil”（婚姻状况）、“idade”（年龄）、“tempo_emprego”（工作年限）、“mau”（是否违约）等。
数据格式：CSV格式，文件名为dados.csv，便于数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行基本的数据清洗和格式化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、违约预测、客户细分等领域的研究和应用。
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，如信用评分模型构建、违约概率预测、客户信用行为分析等。
行业应用：为金融机构、信贷机构提供数据支持，用于风险控制、信贷决策、客户管理和市场营销等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，降低信贷风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等相关课程的教学案例，帮助学生和从业人员理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用风险的关键因素，并构建预测模型，以提升信贷决策的准确性和效率。
