金融风控用户违约预测数据集_Financial_Risk_Control_User_Default_Prediction
数据来源：互联网公开数据
标签：金融风控, 用户画像, 违约预测, 机器学习, 数据分析, 风险评估, 信用评分, 结构化数据
数据概述：
该数据集包含用户金融行为数据，用于预测用户是否会发生违约行为。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的用户行为快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可能来源于特定金融市场或机构。
数据维度：数据集包括用户ID (id)、预测目标变量 (flag 或 score) 以及用户特征数据，用户特征数据存储在.pq 文件中，包含了用户的多种金融行为指标。
数据格式：数据以多种格式提供，包括CSV和Parquet (.pq) 格式，CSV文件包括sample_submission.csv, test_target.csv, train_target.csv，Parquet文件包括test_data_0.pq, test_data_1.pq, train_data_0.pq, train_data_1.pq 等。
来源信息：数据来源于金融风控相关场景，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分建模、用户违约预测等。
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、机器学习算法研究，例如用户信用评估模型、违约预测模型等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于风险控制、信贷决策、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的风险管理策略制定，优化信贷审批流程。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解风险评估和预测建模。
此数据集特别适合用于探索用户金融行为与违约风险之间的关系，帮助用户构建和优化预测模型，从而提升风险管理能力。
