信贷风险预测特征数据集CreditRiskPredictionFeatureDataset-vuxminhan

数据来源：互联网公开数据

标签：信贷风险, 信用评分, 风险评估, 机器学习, 特征工程, 贷款违约, 风险建模, 数据分析

数据概述：该数据集包含经过特征工程处理后的信贷申请人相关财务数据，旨在用于信贷风险预测模型的构建。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为用于静态风险评估的特征集。地理范围：数据未明确标注地理范围，但特征设计通用，可用于不同地区的信贷风险评估。数据维度：数据集包含多个经过衍生和计算的特征，涵盖了申请人的收入、信贷历史、过往还款记录等多个方面，具体特征包括：CREDIT_INCOME_RATIO（信用收入比）、ANNUITY_INCOME_RATIO（年金收入比）、GOODS_INCOME_RATIO（商品收入比）等，以及基于历史贷款和信用卡数据的统计特征，例如：PREV_AMT_ANNUITY_MEAN_LAST_5_INCOME_RATIO（过去5次贷款年金平均值与收入比）、CC_AMT_RECEIVABLE_PRINCIPAL_SUM_INCOME_RATIO（信用卡应收本金总额与收入比）等。数据格式：CSV格式，包含new_feat_train.csv（训练集）和new_feat_test.csv（测试集）两个文件，便于数据分析和模型训练。来源信息：数据来源于信贷风险相关的研究或竞赛，经过了特征工程处理，用于提升模型的预测性能。该数据集适合用于信贷风险预测、客户信用评分建模以及相关风险管理领域的研究。

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：适用于信贷风险管理、信用评分模型优化等领域的学术研究，例如，探索不同特征对贷款违约的影响、分析特征重要性等。行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险定价、客户细分等方面。决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其优化贷款策略、提高风险控制能力。教育和培训：作为信用评分、风险建模、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用信贷风险预测方法。此数据集特别适合用于构建和评估信贷风险预测模型，帮助用户实现对贷款违约风险的精准评估和风险管理策略的优化。