个人信用评估与预测数据集PersonalCreditAssessmentandPredictionDataset-mithunkuamr
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 信用风险, 贷款违约, 机器学习, 数据分析, 信用记录, 银行风控, 金融科技
数据概述：
该数据集包含来自金融机构或公开渠道的个人信用数据，记录了用户的信用行为、财务状况以及信用评分信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含按月记录的信用信息，可用于构建时间序列分析模型。
地理范围：数据未明确标明地理位置，但从数据字段推断，可能来自于某个或多个国家/地区的个人信用数据。
数据维度：数据集包括多个维度，涵盖个人基本信息、收入、负债、信用账户、还款记录、信用查询等多个方面，包含以下主要字段：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 和 Credit_Score。
数据格式：CSV格式，文件名为credit_score.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理，但可能存在缺失值和异常值，需要进一步的数据预处理。
该数据集适合用于信用风险评估、信用评分模型构建、贷款违约预测等研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型、行为评分模型等领域的学术研究，例如信用评分模型优化、变量重要性分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司、互联网金融平台等机构提供数据支持，用于客户信用评估、风险控制、贷款审批、个性化产品推荐等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提升风险控制能力。
教育和培训：作为金融学、数据科学、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解信用风险管理和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响个人信用评分的因素，构建信用风险预测模型，并支持对不同客户群体的信用行为进行深入分析，从而优化信贷决策和风险管理策略。
