客户信用评分预测数据集CustomerCreditScoringPredictionDataset-victorselivanov
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 客户画像, 风险评估, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 贷款申请, 客户行为
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信用信息，记录了客户的贷款申请数据和相关信用特征，用于信用风险评估和客户信用评分预测。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含申请日期（app_date），但未明确给出完整的时间范围，可用于分析客户的信用行为。
地理范围：数据未明确限定地理范围，但从数据特征推测，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个字段，如client_id（客户ID）、app_date（申请日期）、education（教育程度）、sex（性别）、age（年龄）、car（是否有车）、car_type（车辆类型）、decline_app_cnt（拒绝申请次数）、good_work（是否有好工作）、score_bki（信用评分）、bki_request_cnt（信用报告查询次数）、region_rating（地区评分）、home_address（居住地址类型）、work_address（工作地址类型）、income（收入）、sna（社交网络分析指标）、first_time（首次申请时间）、foreign_passport（是否有护照）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv），以及样本提交文件（sample_submission.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，已进行结构化处理，方便用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分、贷款审批流程优化等领域。
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：适用于金融风险管理、信用评分建模、客户生命周期价值分析等领域的学术研究。
行业应用：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、贷款审批决策、客户信用评分优化等。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定、客户信用评估模型的优化和信贷产品设计。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估和客户信用评分建模。
此数据集特别适合用于构建信用评分模型，预测客户的违约风险，并探索不同特征对信用评分的影响，从而帮助用户优化风险管理策略。
