客户信用风险评估数据集CustomerCreditRiskAssessmentDataset-kuojason1
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 客户行为, 金融风控, 机器学习, 客户画像, 数据分析, 风险预测, 建模
数据概述：
该数据集包含客户信用风险评估的相关数据，记录了客户在一段时间内的交易行为和个人信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含了时间序列特征，可以用于分析客户行为随时间的变化。
地理范围：数据未限定具体地理范围，可用于构建通用的信用风险评估模型。
数据维度：数据集包括多个匿名特征，如S_2, P_2, D_39, B_1等，以及customer_ID，共包含189个特征。这些特征涵盖了客户的交易记录、消费行为、账户余额、以及其他可能与信用风险相关的指标。
数据格式：CSV格式，文件名为test_data_split_2.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，经过脱敏处理，可用于信用风险评估模型的开发和测试。
该数据集适合用于信用风险建模、客户行为分析和风险预测。
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、信用评估领域的学术研究，例如客户信用评分模型、风险预警模型、客户细分等研究。
行业应用：可以为金融机构、消费金融公司提供数据支持，用于风险控制、客户画像构建、信贷决策优化等。
决策支持：支持金融机构的信用风险管理决策，提高信贷审批效率和风险控制水平。
教育和培训：作为金融风控、数据分析、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索客户行为特征与信用风险之间的关系，从而构建更准确的信用风险预测模型，优化信贷决策。
