个人信用评估数据集PersonalCreditAssessment-hassanraof
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 个人财务, 贷款违约, 风险评估, 信用分析, 机器学习, 行为金融, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含个人信用相关数据，记录了个人在一定时间内的财务行为和信用表现，用于信用风险评估与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，但从月份（Month）字段推测为一段时间内的动态数据。
地理范围：数据未明确标注地理位置信息，但涵盖了个人财务行为的多个方面，例如收入、支出、贷款等。
数据维度：数据集包括ID、Customer_ID、Month、Name、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28个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：该数据集来源于互联网公开数据，已进行结构化处理，适合用于建模和分析。
该数据集适合用于信用评分模型构建、信用风险评估、违约预测等相关研究。
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：适用于信用风险管理、行为金融学、机器学习等领域的学术研究，例如信用评分模型的优化、信用行为分析等。
行业应用：为银行、金融机构、消费金融公司等提供数据支持，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，优化信贷策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融学、数据科学等相关课程的教学案例，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个人信用行为与信用评分之间的关系，帮助用户建立和优化信用评分模型，提升风险管理水平。
