个人信用评估预测数据集PersonalCreditRiskPredictionDataset-enggsingh
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 信用风险, 机器学习, 银行, 金融风控, 数据分析, 客户画像, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的个人信用信息，用于信用风险评估和信用评分预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间范围，可视为一段时间内的客户信用行为快照。
地理范围：数据未限定地理范围，可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，包括客户基本信息（如年龄、职业、收入）、信用账户信息（如银行账户数量、信用卡数量、贷款类型）、还款行为（如逾期天数、延期还款次数、最低还款额支付情况）、信用记录（如信用历史时长、信用利用率、信用组合）以及其他财务指标（如月收入、月支出、月结余）等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，其中train.csv包含用于训练模型的客户数据和信用评分标签（Credit_Score），test.csv包含用于测试模型的客户数据，但不包含信用评分标签。数据字段包括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。
数据来源：数据来源未明确，但数据经过整理和清洗，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于信用风险评估、信用评分预测等相关研究和应用。
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：适用于信用风险评估、金融风险管理、客户信用行为分析等领域的学术研究，如信用评分模型构建、违约预测、信用风险因素分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司、互联网金融平台等提供数据支持，用于客户信用评分、贷款审批、风险定价、信用额度管理、个性化产品推荐等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助优化信贷政策、提高风险控制能力、降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的教学案例，帮助学生和从业人员了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评分的关键因素，构建和评估信用风险预测模型，从而帮助金融机构更好地管理风险，提升盈利能力。
