信贷风险预测用户数据集CreditRiskPredictionUserDataset-nauraaisyah
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, 信用评分, 数据挖掘, 贷款活动, 预测模型
数据概述：
该数据集包含用户相关数据，用于信贷风险预测。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，用于建模分析。
地理范围：数据来源未明确，但根据数据特征推测可能来源于金融或信贷领域。
数据维度：数据集包含多个CSV文件，主要数据项包括：用户ID（user_id），以及多个匿名特征（pc0-pc16），此外还有贷款活动数据（loan_activities.csv）和非借款人数据（non_borrower_user.csv）。train.csv和test.csv文件分别包含带标签的训练数据和用于预测的测试数据。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv、non_borrower_user.csv、loan_activities.csv和sample_submission.csv等文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Ristek Datathon 2024竞赛，数据经过匿名化处理。
该数据集适合用于信贷风险评估、用户信用评分建模和贷款违约预测等。
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、信用风险评估等领域的学术研究，如风险预测模型构建、特征重要性分析等。
行业应用：为金融机构、信贷平台等提供数据支持，尤其在客户信用评估、贷款审批、风险定价等方面有实际应用价值。
决策支持：支持信贷机构的决策制定，帮助其优化风险管理策略，提高贷款审批效率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解信用风险预测模型。
此数据集特别适合用于构建和优化信用风险预测模型，帮助用户识别高风险借款人，提升信贷业务的风险管理水平。
