个人信用与财务行为数据集PersonalCreditandFinancialBehaviorDataset-fathyfathysahlool
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 财务行为, 信用分析, 风险评估, 贷款违约, 收入水平, 消费习惯, 数据建模
数据概述：
该数据集包含个人信用和财务行为相关数据，记录了借款人的信用表现、收入状况、消费习惯等信息，用于信用风险评估和行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据集。
地理范围：数据来源未明确，但数据内容反映了个人财务行为的普遍特征，不限定特定地域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：
Delay_from_due_date（逾期天数）
Num_of_Delayed_Payment（逾期次数）
Num_Credit_Inquiries（信用查询次数）
Credit_Utilization_Ratio（信用利用率）
Credit_History_Age（信用历史时长）
Payment_of_Min_Amount（最低还款额支付情况）
Amount_invested_monthly（月投资额）
Monthly_Balance（月结余）
Credit_Score（信用评分）
Credit_Mix（信用组合）
Payment_Behaviour（支付行为）
Age（年龄）
Annual_Income（年收入）
Num_Bank_Accounts（银行账户数量）
Num_Credit_Card（信用卡数量）
Interest_Rate（利率）
Num_of_Loan（贷款数量）
Monthly_Inhand_Salary（月可支配收入）
Changed_Credit_Limit（信用额度变动）
Outstanding_Debt（未偿还债务）
Total_EMI_per_month（每月总还款额）
数据格式：CSV格式，文件名为Scorecsv，便于数据分析和处理。数据来源未明确，但已进行结构化处理，方便直接使用。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测、客户细分等分析。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型构建、消费者行为分析等领域的研究，如探索不同财务行为对信用评分的影响，研究收入水平与还款能力的关系。
行业应用：为银行、消费金融公司、互联网金融平台提供数据支持，用于风险评估、客户细分、个性化信贷产品推荐等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制、市场营销策略制定，帮助提升风险管理水平和客户服务质量。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业人员深入理解信用风险评估和财务行为分析。
此数据集特别适合用于研究个人信用行为与财务状况之间的关系，预测贷款违约风险，并优化信贷决策。
