个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-evgeniypolin
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 银行, 贷款
数据概述：
该数据集包含个人信用风险评估相关数据，记录了借款人的信用行为和违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据字段涵盖了个人信用相关的关键指标，具有通用性。
数据维度：数据集包括“SeriousDlqin2yrs”（两年内是否发生严重逾期）、“age”（年龄）、“NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse”（过去两年内30-59天逾期次数）、“DebtRatio”（负债率）、“NumberOfTimes90DaysLate”（过去两年内90天逾期次数）、“NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse”（过去两年内60-89天逾期次数）、“MonthlyIncome”（月收入）、“NumberOfDependents”（家属人数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_scoring.csv，方便数据导入和分析。
该数据集适用于信用风险建模、违约预测和金融风险分析等领域。
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、信用评分模型研究等学术研究，例如探索不同变量对违约风险的影响。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信用评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化信贷业务流程。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于构建信用评分模型，预测个人违约概率，并评估不同风险因素对违约的影响。
