信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-pujagupta96
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, 风险管理, 金融风控, 贷款违约, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自信贷交易的数据，记录了客户的信用申请信息及其最终的违约情况，用于信贷风险评估和预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为历史信贷申请的快照。
地理范围：数据来源未明确，但根据字段内容推测可能来自德国或类似欧洲国家。
数据维度：包括客户的个人信息、信贷历史、贷款信息等多个维度的数据，如“Status_Checking_Acc”（支票账户状态）、“Duration_in_Months”（贷款期限）、“Credit_Amount”（贷款金额）、“Default_On_Payment”（是否违约）等。
数据格式：CSV格式，文件名为Credit Card Transactions.csv - Credit Card Transactions.csv.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险建模、违约预测、客户细分等研究。
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，例如，探索不同特征对违约的影响、构建信用评分模型等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等提供数据支持，用于风险评估、贷款审批、客户管理等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款策略，降低违约风险。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分模型等课程的实训数据，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贷款违约的关键因素，构建预测模型，并评估不同信贷策略的效果，从而帮助用户优化风险管理和决策。
