客户信用风险预测目标数据集CustomerCreditRiskPredictionTargetDataset-bellman82
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 贷款违约, 客户行为, 目标变量, 预测模型, 金融风控, 数据分析, 机器学习
数据概述：
该数据集包含客户信用风险预测的目标变量数据，记录了客户的信用风险评估结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态数据，用于构建或评估预测模型。
地理范围：数据未限定具体地理位置，可能来源于全球范围内的客户信用数据。
数据维度：数据集包含两个关键字段：SK_ID_CURR（客户唯一标识符）和TARGET（目标变量，代表客户的信用风险程度）。
数据格式：CSV格式，文件名为new1submit8aug.csv，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的信用风险预测数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险预测模型的构建和评估，以及相关的金融风控研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型、贷款违约预测等领域的学术研究。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信用风险评估、贷款审批、风险控制等。
决策支持：支持金融机构优化信贷决策，提高风险管理水平，降低不良贷款率。
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深入理解信用风险预测方法。
此数据集特别适合用于构建和验证客户信用风险预测模型，帮助用户评估客户的信用状况，优化信贷策略。
