个人信用风险评估训练数据集PersonalCreditRiskAssessmentTrainingData-alikhademi9876
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 贷款违约, 信用分析, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人信用相关的历史数据，用于训练和评估信用风险预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可视为一段时间内的信用行为快照。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：ID、Customer_ID、Month、Age、SSN、Occupation、Annual_Income、Monthly_Inhand_Salary、Num_Bank_Accounts、Num_Credit_Card、Interest_Rate、Num_of_Loan、Type_of_Loan、Delay_from_due_date、Num_of_Delayed_Payment、Changed_Credit_Limit、Num_Credit_Inquiries、Credit_Mix、Outstanding_Debt、Credit_Utilization_Ratio、Credit_History_Age、Payment_of_Min_Amount、Total_EMI_per_month、Amount_invested_monthly、Payment_Behaviour、Monthly_Balance、Credit_Score等。
数据格式：CSV格式，文件名为traincsv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，经过了初步的结构化整理。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测、客户信用评分等领域。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如信用风险预测、违约概率分析等。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户细分等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账风险。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等课程的实训材料，帮助学生和从业者掌握信用风险评估方法。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用评分和贷款违约的关键因素，帮助用户构建和优化信用风险预测模型。
