破产预测银行数据集AdvancingBankruptcyDataset-cloudymts
数据来源：互联网公开数据
标签：破产预测，银行数据，数据集，金融分析，机器学习，信用风险，金融研究，商业智能
数据概述：该数据集包含来自多个银行的财务和运营数据，记录了企业的财务状况和历史交易信息，适用于破产预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据覆盖了多个国家和地区的银行客户，包括中小企业和大型企业。
数据维度：数据集包括企业的财务指标，如资产，负债，利润，现金流等，以及企业的信用评分，业务类型，行业类别等信息。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个银行的公开财务报告和内部记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融分析，信用风险评估和机器学习等领域的研究和应用，特别是在破产预测模型的训练和评估方面具有重要价值。
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：适用于破产预测，信用风险评估等金融研究，如企业财务健康状况分析，破产原因探究等。
行业应用：可以为银行和其他金融机构提供数据支持，特别是在风险管理和信用评分方面。
决策支持：支持企业破产风险的识别和预警，帮助金融机构制定科学的风险控制策略。
教育和培训：作为金融分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解破产预测技术。
此数据集特别适合用于探索企业破产的预测规律与风险因素，帮助用户实现准确的破产预测，提升风险识别能力和决策水平。
