信贷风险预测用户数据集CreditRiskPredictionUserDataset-marzulisuhada
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 用户画像, 机器学习, 风险评估, 贷款违约, 数据建模, 预测分析, 金融风控
数据概述：
该数据集包含用户相关数据，用于信贷风险预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为一段时间内用户行为的快照。
地理范围：数据未限定特定地理区域，可能源于多个地区的用户数据。
数据维度：数据集包括用户ID、17个匿名特征(pc0-pc16)、贷款活动信息和标签信息。其中，train.csv包含用户特征和标签（label），用于训练模型；test.csv包含用户特征，用于测试模型；non_borrower_user.csv包含未借款用户的特征；loan_activities.csv包含贷款活动信息；sample_submission.csv为提交预测结果的模板。
数据格式：CSV格式，文件分别为test.csv, train.csv, non_borrower_user.csv, loan_activities.csv, sample_submission.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于信贷相关领域，已进行匿名化处理。
该数据集特别适合用于信贷风险预测、用户信用评估和风险管理等领域。
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、信用评分模型研究，以及用户行为分析等学术研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，可用于构建信贷风险预测模型，优化贷款审批流程，提升风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险控制、客户细分和营销策略制定。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解和实践风险预测模型。
此数据集特别适合用于探索用户特征与信贷风险之间的关系，帮助用户建立和优化风险预测模型，提高信贷业务的风险控制能力。
