信贷风险评估标签数据集CreditRiskAssessmentLabelDataset-lijinze2019
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 金融风控, 机器学习, 风险评估, 数据标注, 贷款审批, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自金融信贷领域的数据，记录了与信贷风险评估相关的标签信息。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围为2022年1月7日。
地理范围： 数据未明确标注地理范围，但从渠道标识等信息推测可能来源于特定区域或国家。
数据维度： 数据集包括订单号（order_no）、放款时间、渠道标识（channel identifier）和标签（label）等字段。其中，标签字段用于指示贷款是否违约（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式： 数据以CSV格式提供，文件名为data_0607_label.csv，便于数据分析和处理。数据来源未明确标注。
该数据集适合用于信贷风险评估模型的构建和验证，以及对借款人违约行为的分析。
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、信用评分、违约预测等领域的学术研究，如构建信用风险评估模型、分析违约影响因素等。
行业应用： 可以为金融机构提供数据支持，特别是在贷款审批、风险控制、客户信用评估等方面。
决策支持： 支持金融机构进行风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训： 作为金融风控、数据分析等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估流程。
此数据集特别适合用于探索影响信贷风险的因素，构建预测模型，并优化信贷决策流程，从而降低金融机构的风险敞口。
