信贷申请人信用风险评估三元组数据集CreditApplicantCreditRiskAssessmentTriples-jonyuan258
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险评估，信贷申请，三元组，知识图谱，特征工程，机器学习，金融风控，数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自Home Credit数据集的三元组数据，记录了信贷申请人的相关信息及其与信用风险之间的关系，旨在用于信用风险评估模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为静态数据快照。
地理范围：数据来源于Home Credit数据集，推测覆盖全球范围内的信贷申请人。
数据维度：数据集包含三类文件：
homecredit_train.csv：训练集，包含信贷申请人的属性信息，以及与IN_EMPLOYED_BIN、workbelow2y等关键字段相关的特征。
homecredit_test.csv：测试集，包含用于模型评估的信贷申请人数据，字段信息为0、1、2。
applicant_list.csv：申请人ID列表，提供SK_ID_CURR作为申请人唯一标识符。
数据格式：CSV格式，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的Home Credit数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于信用风险评估、知识图谱构建、特征工程以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于金融风控、信用评估等领域的学术研究，如信用风险预测、特征重要性分析等。
行业应用：可以为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险管理、客户画像等领域。
决策支持：支持金融机构在信贷决策、风险控制等方面的策略制定，提升风险管理水平。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估。
此数据集特别适合用于探索信贷申请人的特征与其信用风险之间的关系，帮助用户构建和优化信用风险评估模型，提升信贷决策的准确性和效率。
