信贷风险评估客户数据分析数据集CreditRiskAssessmentCustomerDataAnalysis-sbmrniu
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户画像, 贷款违约, 风险评估, 数据挖掘, 金融风控, 机器学习, 信用评分
数据概述：
该数据集包含客户信贷行为数据，记录了客户的基本信息、贷款情况以及逾期表现，用于信贷风险评估和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，但可推断为一段时间内的客户行为快照。
地理范围：数据未限定具体地域，但可用于分析不同地区或客户群体的信贷风险。
数据维度：数据集包含“cust_id”（客户ID），“basic_1”至“basic_10”（客户基本信息，如年龄、收入等），“loan1_1”至“loan1_33”和“loan2_1”至“loan2_28”（不同贷款产品的相关信息），以及“overdue_1”（贷款逾期状态）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含df_test_a1.csv和df_train_a1.csv两个文件，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于信贷行业或相关公开数据集，经过脱敏处理，用于研究和建模。
该数据集适合用于信贷风险评估、客户信用评分建模、贷款违约预测等研究。
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：适用于金融风控、信用风险评估等领域的学术研究，如客户信用评分模型的构建、贷款违约预测模型的优化等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于风险管理、客户画像分析、信贷产品优化等。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，如贷款审批、额度调整、风险定价等。
教育和培训：作为金融风险管理、数据分析等相关课程的案例，帮助学生和从业者学习和实践。
此数据集特别适合用于探索客户特征与贷款逾期之间的关系，帮助用户构建信用风险预测模型，优化信贷决策，降低违约风险。
