客户信用风险评估标签数据集_Customer_Credit_Risk_Assessment_Labels
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 金融风控, 客户画像, 二元分类, 违约预测, 机器学习, 数据标注, 客户行为
数据概述：
该数据集包含客户信用风险评估的标签数据，记录了客户的信用风险等级。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态标签数据集。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但可用于通用信用风险评估模型。
数据维度：包括“customer_ID”（客户唯一标识符）和“target”（目标变量，表示客户是否违约，0代表未违约，1代表违约）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为train_labels_sample.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险建模、客户违约预测等领域。
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：适用于金融风控、信用风险管理等领域的学术研究，如违约预测模型、客户信用评分模型等。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，尤其适用于客户信用评估、风险定价、贷后管理等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策、风险控制策略制定。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险评估流程。
此数据集特别适合用于构建和评估客户违约预测模型，帮助用户提升风险管理能力和优化信贷决策。
