个人信用违约预测数据集PersonalCreditDefaultPredictionDataset-mani443
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 信用评分, 数据分析, 风险评估, 客户画像
数据概述：
该数据集包含来自信用机构或金融机构的个人信用数据，记录了客户的信用行为和违约情况，用于信用风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一段时间内的客户信用快照。
地理范围：数据未限定特定区域，但通常反映了特定国家或地区的信用市场状况。
数据维度：数据集包含多个维度，包括但不限于：ID（客户唯一标识）、SeriousDlqin2yrs（两年内是否发生90天以上逾期，1代表逾期，0代表未逾期）、RevolvingUtilization（循环信用利用率）、No_of_30_59_DPD（过去两年内30-59天逾期次数）、DebtRatio（负债率）、MonthlyIncome（月收入）、No_Of_OpenCreditLines（开放信用额度数量）、No_of_90_DPD（过去两年内90天以上逾期次数）、No_of_RealEstateLoans（房地产贷款数量）、No_of_60_89_DPD（过去两年内60-89天逾期次数）。
数据格式：CSV格式，文件名为Cust_data.csv，易于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开数据或匿名化后的客户数据。
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、信用评分模型研究等学术研究，如违约预测模型的构建、影响违约的关键因素分析等。
行业应用：可以为金融机构、消费金融公司提供数据支持，特别是在信用风险评估、客户信用画像、贷款审批等方面。
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。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解信用风险管理。
此数据集特别适合用于构建和评估个人信用违约预测模型，帮助用户识别高风险客户、优化信用审批流程，并提升风险管理水平。
