信贷风险评估客户数据分析数据集CreditRiskAssessmentCustomerDataAnalysis-nandishjani
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户数据, 信用评分, 机器学习, 风险预测, 贷款申请, 数据挖掘, 行为分析
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的客户申请及历史贷款数据，用于信贷风险评估和客户行为分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为历史客户申请及贷款记录的快照。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但考虑到数据内容，可能来自特定国家或地区。
数据维度：数据集由两个核心CSV文件组成：
application_data.csv：包含客户申请相关信息，如客户标识符（SK_ID_CURR）、申请是否违约（TARGET）、合同类型、性别、是否有车、房产状况、子女数量、收入、贷款金额、年金、商品价格等，以及客户的各类标识信息和外部数据源评分等。
previous_application.csv：包含客户之前的贷款申请信息，如贷款申请标识符（SK_ID_PREV）、客户标识符（SK_ID_CURR）、合同类型、年金、申请金额、贷款金额、首付金额、商品价格等。
数据格式：数据以CSV格式提供，便于数据分析和建模。
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：适用于信用风险评估、客户细分、欺诈检测等领域的学术研究，例如，通过构建信用评分模型来预测客户的违约概率。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，特别是在贷款审批、风险管理、客户关系管理等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险控制和决策制定，帮助优化贷款策略，提高盈利能力。
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材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估。
此数据集特别适合用于探索影响客户信用风险的因素，构建预测模型，并进行客户行为分析，从而帮助用户优化信贷决策和风险管理策略。
