信贷风险预测数据集CreditRiskPredictionDataset-saicourse
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，风险评估，金融风控，数据建模，特征工程
数据概述：
该数据集包含用于信贷风险预测的数据，记录了借款人的各种特征和贷款表现。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为静态数据集。
地理范围：未明确标注，但可推测为特定国家或地区的信贷市场数据。
数据维度：数据集包含多个维度的数据，涵盖了借款人的申请信息、信用历史、财务状况、合作方信息等，以及贷款是否违约的结果。具体字段包括application_1, cc_1, cc_2, cc_3, cc_4, feature_1, mb_1, cc_5, cc_6, feature_2, cc_7, cc_8, application_2, partner_1, mb_2, mb_3, mb_4, bki_1, graph_1, partner_2, bki_2, partner_3, application_3, application_4, feature_3, feature_4, bki_3, bki_4, bki_5, feature_5, feature_6, mb_5, cc_9, partner_4, bki_6, partner_5, cc_10, bki_7, partner_6, partner_7, bki_8, feature_7, partner_8, bki_9, cc_11, bki_10, application_5, partner_9, cc_12, partner_10, partner_11, graph_2, feature_8, bki_11, feature_9, bki_12, mb_6, bki_13, feature_10, feature_11, partner_12, partner_13, bki_14, partner_14, bki_15, bki_16, graph_3, bki_17, graph_4, feature_12, partner_15, graph_5, partner_16, partner_17, feature_13, cc_13, cc_14, bki_18, feature_14, bki_19, bki_20, cc_15, feature_15, bki_21, feature_16, feature_17, bki_22, bki_23, cc_16, graph_6, feature_18, partner_18, bki_24, bki_25, feature_19, feature_20, application_6, bki_26, bki_27, cc_17, bki_28, application_7, application_8, partner_19, feature_21, bki_29, bki_30, application_9, bki_31, cc_18, bki_32, application_10, bki_33, application_11, mb_7, application_12, bki_34, partner_20, partner_21, bki_35, feature_22, bki_36, bki_37, cc_19, bki_38, bki_39, partner_22, application_13, partner_23, feature_23, application_14, cc_20, bki_40, mb_8, bki_41, graph_7, bki_42, bki_43, bki_44, bki_45, bki_46, feature_24, cc_21, application_15, feature_25, feature_26, cc_22, partner_24, application_16, retro_date等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv、test.csv和sample_submission.csv三个文件，train.csv包含训练数据和目标变量，test.csv包含测试数据，sample_submission.csv提供了提交结果的格式。数据已进行初步处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
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、信用风险评估、机器学习算法研究等领域。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于开发信用评分模型、风险预警系统等。
决策支持：支持信贷决策、风险定价、客户管理等方面的决策制定。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，帮助用户实现对借款人违约风险的准确预测，从而优化信贷决策流程、降低信贷损失。
