信贷风险评估数据集CreditRiskAssessmentDataset-sarimr
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 贷款预测, 风险评估, 机器学习, 信用评分, 借款人, 收入分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自印度地区的贷款申请人的相关信息，用于信贷风险评估和贷款违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据主要来自印度地区。
数据维度：包括借款人的收入、年龄、工作年限、婚姻状况、房屋所有权、汽车拥有情况、职业、所在城市、所在邦、当前工作年限、当前居住年限以及风险标识（Risk_Flag，0表示低风险，1表示高风险）等多个维度。
数据格式：提供三种CSV文件，分别为训练集 (Training Data.csv)、测试集 (Test Data.csv) 和样本预测集 (Sample Prediction Dataset.csv)，便于模型构建和评估。
来源信息：数据可能来源于信贷机构或相关公开数据集，已进行结构化处理，方便数据分析。
该数据集适合用于信贷风险评估、信用评分模型构建、以及贷款违约预测等相关研究。
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：适用于金融风险管理、信用风险建模等领域的学术研究，例如探索不同特征对违约风险的影响，以及开发更精准的风险预测模型。
行业应用：可以为金融机构、信贷公司提供数据支持，用于客户信用评分、贷款审批流程优化、风险控制策略制定等。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，帮助其优化贷款组合，降低违约风险。
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，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建信贷风险预测模型，评估借款人的信用worthiness，以及探索不同特征对违约风险的影响。
