信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-utkarshshukla070
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 数据分析, 风险管理
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的客户信贷申请信息，记录了客户的个人财务状况、贷款历史以及其他相关特征，用于评估客户的信贷风险。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申请记录快照。
地理范围：数据未限定特定地区，可视为来自不同地区的客户申请数据。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，涵盖客户的收入、财产、贷款情况、人口统计学信息、职业、教育背景等。具体字段包括：ID、Client_Income（客户收入）、Car_Owned（是否拥有汽车）、Bike_Owned（是否拥有自行车）、Active_Loan（是否有未偿还贷款）、House_Own（是否拥有房屋）、Child_Count（子女数量）、Credit_Amount（贷款额度）、Loan_Annuity（贷款年金）、Accompany_Client（是否有随行客户）、Client_Income_Type（客户收入类型）、Client_Education（客户教育程度）、Client_Marital_Status（客户婚姻状况）、Client_Gender（客户性别）、Loan_Contract_Type（贷款合同类型）、Client_Housing_Type（客户住房类型）、Population_Region_Relative（居住地人口比例）、Age_Days（年龄，以天为单位）、Employed_Days（工作时长，以天为单位）、Registration_Days（注册时长，以天为单位）、ID_Days（身份证明文件提交时长，以天为单位）、Own_House_Age（自有房屋年龄）、Mobile_Tag（是否拥有手机）、Homephone_Tag（是否拥有家庭电话）、Workphone_Working（是否有工作电话）、Client_Occupation（客户职业）、Client_Family_Members（家庭成员数量）、Cleint_City_Rating（客户所在城市评级）、Application_Process_Day（申请处理日）、Application_Process_Hour（申请处理小时）、Client_Permanent_Match_Tag（客户永久匹配标签）、Client_Contact_Work_Tag（客户联系工作标签）、Type_Organization（组织类型）、Score_Source_1、Score_Source_2、Score_Source_3（评分来源）、Social_Circle_Default（社交圈违约率）、Phone_Change（电话号码变更次数）、Credit_Bureau（信用局信息），Train.csv中还包含Default（是否违约）字段。
数据格式：CSV格式，包括Data_Dictionary.csv（数据字典，包含变量描述）、Test.csv（测试集）、Train.csv（训练集）和sample_submission.csv（提交示例文件），方便进行数据分析和模型训练。
该数据集适合用于信贷风险评估、信用评分建模、违约预测等。
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、机器学习算法研究等学术研究，例如，探索不同变量对违约的影响、优化信用评分模型。
行业应用：为金融机构、银行、消费金融公司提供数据支持，尤其适用于信贷审批、风险控制、客户细分、个性化营销等方面。
决策支持：支持金融机构的信贷决策，帮助其更准确地评估信贷风险，优化贷款策略，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业人员理解信贷风险评估流程，掌握相关建模技术。
此数据集特别适合用于探索影响客户违约的关键因素，构建预测模型，提高信贷审批的准确性和效率，实现风险最小化。
