客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-thrinathbalne
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险评估, 客户画像, 贷款违约, 客户细分, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用相关数据，记录了客户的基本信息、收入情况、家庭状况、住房情况、工作经历、联系方式、职业类型、家庭成员数量、以及在贷款中的表现等，用于信用风险评估与客户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为一段时间内的客户快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但结合数据内容推测可能为特定地区的金融业务数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据：
ID：客户唯一标识符。
CODE_GENDER：客户性别。
FLAG_OWN_CAR：是否有自有汽车。
FLAG_OWN_REALTY：是否有自有房产。
CNT_CHILDREN：子女数量。
AMT_INCOME_TOTAL：客户总收入。
_INCOME_TYPE：收入类型。
_EDUCATION_TYPE：教育程度。
_FAMILY_STATUS：婚姻状况。
_HOUSING_TYPE：住房类型。
DAYS_BIRTH：出生日期（负数表示距离当前日期的天数）。
DAYS_EMPLOYED：雇佣天数（负数表示距离当前日期的天数）。
FLAG_MOBIL：是否有手机。
FLAG_WORK_PHONE：是否有工作电话。
FLAG_PHONE：是否有固定电话。
FLAG_EMAIL：是否有电子邮箱。
OCCUPATION_TYPE：职业类型。
CNT_FAM_MEMBERS：家庭成员数量。
MONTHS_BALANCE：贷款余额。
STATUS：贷款状态（例如：C-已结清）。
数据格式：CSV格式，文件名为merged2csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、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：适用于金融风控、信用评分、客户行为分析等领域的研究，例如构建信用风险预测模型、分析不同客户群体的信用表现差异等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在风险控制、信贷审批、客户管理等环节具有重要价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高风险控制水平。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于探索客户特征与信用表现之间的关系，建立预测模型，以提高贷款审批的准确性和效率，并降低违约风险。
