个人信用评估数据集PersonalCreditAssessmentDataset-jaivarshan
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评估, 信用评分, 贷款违约, 风险管理, 个人财务, 机器学习, 金融风控, 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，记录了个人在不同月份的信用行为表现，可用于信用风险评估和信用评分模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注起始和结束时间，但包含了月份信息，推断为一定时间段内的信用记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了个人信用相关的多种指标，适用于通用信用评估场景。
数据维度：数据集包括多个维度，如个人身份信息（ID, Customer_ID, Name, Age, SSN, Occupation），收入和负债情况（Annual_Income, Monthly_Inhand_Salary, Num_Bank_Accounts, Num_Credit_Card, Outstanding_Debt, Total_EMI_per_month），信用账户信息（Interest_Rate, Num_of_Loan, Type_of_Loan），还款行为（Delay_from_due_date, Num_of_Delayed_Payment, Payment_of_Min_Amount, Payment_Behaviour），信用历史（Credit_Mix, Credit_Utilization_Ratio, Credit_History_Age），以及月度财务状况（Amount_invested_monthly, Monthly_Balance）和最终的信用评分（Credit_Score）。
数据格式：CSV 格式，文件名为 credit_train.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化整理。
该数据集适合用于信用风险评估、信用评分建模、贷款违约预测和个人财务行为分析。
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：适用于金融科技、信用风险管理等领域的学术研究，例如信用评分模型优化、违约风险预测、信用行为分析等。
行业应用：可为银行、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，帮助优化信贷策略，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和从业者理解信用评估流程和建模方法。
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，帮助用户构建和优化信用评分模型，提升风险管理水平。
