信贷风险评估客户数据集CreditRiskAssessmentCustomerDataset-muhammednihalc
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 客户数据, 贷款违约, 信用评分, 金融风控, 贷款申请, 客户画像, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户相关数据，记录了客户的基本信息、信用历史以及贷款申请和还款情况，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：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户快照。
地理范围：数据覆盖印度，包括多个城市和邦。
数据维度：数据集由三个主要文件组成：
customers.csv：包含客户的基本信息，如年龄、性别、婚姻状况、就业状况、收入、居住类型、居住年限、城市、州和邮编。
bureau_data.csv：包含客户的信用历史信息，如已开立账户数量、已关闭账户数量、贷款总月数、逾期月数、总逾期天数、查询次数和信用利用率。
loans.csv：包含贷款相关信息，如贷款用途、贷款类型、批准金额、贷款金额、手续费、消费税、净放款额、贷款期限、未偿还本金、申请时的银行余额、放款日期、开始还款日期和是否违约。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，包括数据清洗和标准化。
该数据集适用于信用风险评估、贷款违约预测和客户细分等分析。
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：适用于金融风险管理、信用评分模型构建、贷款违约预测等学术研究，以及客户行为分析、信用风险因素研究等。
行业应用：为银行、信贷机构等金融机构提供数据支持，用于贷款审批流程优化、风险定价、客户生命周期价值评估等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其制定更有效的信贷政策、优化贷款组合、降低信贷损失。
教育和培训：作为金融学、风险管理、数据科学等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员了解信贷风险评估流程、构建信用评分模型。
此数据集特别适合用于探索客户信用行为与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化信贷决策。
