个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessment-panfeng007
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 信用评分, 数据建模, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的历史数据，记录了借款人的信用行为和财务状况，用于评估其违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为一段时间内的静态数据快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，但通常反映了个人信用评估的一般规律。
数据维度：包括多个关键指标，如：
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines（循环信用利用率）
age（年龄）
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse（过去两年内逾期30-59天的次数）
DebtRatio（负债率）
MonthlyIncome（月收入）
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans（开放的信贷和贷款数量）
NumberOfTimes90DaysLate（逾期90天及以上的次数）
NumberRealEstateLoansOrLines（房地产贷款或信用额度数量）
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse（过去两年内逾期60-89天的次数）
NumberOfDependents（家属人数）
SeriousDlqin2yrs（过去两年内是否发生90天以上逾期，即严重违约）
数据格式：CSV格式，文件名为test1csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，经过了初步处理和匿名化，以保护用户隐私。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和违约预测等任务。
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、信用评估模型等领域的研究，如违约预测模型的构建、不同信用评分模型的比较等。
行业应用：为银行、消费金融公司等机构提供数据支持，用于风险控制、客户筛选和信用额度评估。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险定价和资产组合优化。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析和机器学习等课程的实训材料，帮助学生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，构建和优化信用评分模型，从而帮助金融机构更准确地评估风险，提升信贷业务的效率和质量。
