个人信用风险评估数据集PersonalCreditRiskAssessmentDataset-imhungrynow
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 信用评分, 数据分析, 风险评估, 行为评分
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，用于预测个人是否会在未来两年内发生财务困境。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的信用行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但数据内容反映了普遍的信用行为特征。
数据维度：数据集包括多项个人财务状况和信用行为指标，如：
SeriousDlqin2yrs：两年内是否发生90天以上逾期（违约）
RevolvingUtilizationOfUnsecuredLines：循环信用（信用卡、循环贷款）的利用率
age：年龄
NumberOfTime30-59DaysPastDueNotWorse：过去两年内30-59天逾期次数
DebtRatio：负债率
MonthlyIncome：月收入
NumberOfOpenCreditLinesAndLoans：开放信用额度和贷款数量
NumberOfTimes90DaysLate：过去两年内90天以上逾期次数
NumberRealEstateLoansOrLines：房地产贷款数量
NumberOfTime60-89DaysPastDueNotWorse：过去两年内60-89天逾期次数
NumberOfDependents：家属人数
数据格式：CSV格式，文件名为credit.csv，方便数据分析和建模处理。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和处理。
该数据集特别适合用于信用风险建模、违约预测以及信用评分模型的构建。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如信用评分模型优化、风险因素分析等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷政策，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分等课程的辅助材料，帮助学生和从业人员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影响个人信用风险的因素，构建预测模型，从而提升风险管理水平和决策效率。
