信贷风险评估数据集CreditRiskAssessment-youssefelbadry10
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 贷款申请, 机器学习, 风险预测, 客户画像, 数据分析, 银行
数据概述：
该数据集包含信贷申请人的相关信息，记录了申请人的个人属性、财务状况和信用历史，用于评估其信贷风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态数据集合。
地理范围：数据未明确地域范围，但从数据字段内容推测，可能来源于特定国家或地区。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如：ID（申请人编号）、Gender（性别）、Has a car（是否有车）、Has a property（是否有房产）、Children count（子女数量）、Income（收入）、Employment status（就业状态）、Education level（教育程度）、Marital status（婚姻状况）、Dwelling（居住状况）、Age（年龄）、Employment length（工作时长）、Has a mobile phone（是否有手机）、Has a work phone（是否有工作电话）、Has a phone（是否有电话）、Has an email（是否有邮箱）、Job title（职位）、Family member count（家庭成员数量）、Account age（账户年龄）、Is high risk（是否高风险）。
数据格式：CSV格式，包含train_data.csv和test_data.csv两个文件，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据可能来源于银行、信贷机构或相关研究项目。数据已进行脱敏处理，并包含了用于风险评估的各种特征。
该数据集适合用于信用风险评估、客户细分和信贷决策支持。
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：适用于信贷风险评估、信用评分模型构建等领域的学术研究，如探索不同特征对违约风险的影响、研究信用评分模型的优化等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于信贷审批、风险控制、客户管理等。
决策支持：支持金融机构进行信贷决策，优化风险管理策略，提高信贷审批效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户优化信贷决策、提高贷款审批的准确性。
