客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-apoorvaverma31
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 消费行为, 信用评分
数据概述：
该数据集包含客户的信用风险评估相关数据，记录了客户在一段时间内的金融行为和信用表现，用于预测客户的信用风险。主要特征如下：
时间跨度：数据集中S_2字段提供了日期信息，但具体时间范围未明确，可以根据S_2字段的日期推断时间跨度。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但从数据特征推测，可能与金融机构的客户群体有关。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，主要包括：
客户ID（customer_ID）：客户的唯一标识符。
时间戳（S_2）：交易发生日期。
支付相关指标（P_2, P_3, P_4等）：与支付行为相关的指标。
信贷额度相关指标（B_1, B_2, B_3等）：与信贷额度相关的指标。
其他（D_39, D_41, D_42, R_1, R_2等）：其他客户行为和账户活动指标。
目标变量（target）：指示客户是否违约或具有高风险。
数据格式：CSV格式，文件名为data_labeled.csv，包含多列结构化数据。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过了脱敏处理。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分和风险预测等应用。
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、客户行为分析等领域的研究。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其是在信贷审批、风险控制、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，提高风险管理效率。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索客户的金融行为模式与信用风险之间的关系，帮助用户构建信用评分模型，优化风险控制策略。
