信贷违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPredictionDataset-pauljkk
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 客户画像, 贷款申请, 数据挖掘, 特征工程
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的客户贷款申请和还款记录，用于评估客户的信贷违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，但包含了客户的申请信息、信用历史及还款行为，可视为一段时间内的快照数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了客户的居住地、工作地等信息，可用于区域性风险分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括：
客户基本信息：如性别、年龄、收入、家庭状况等。
贷款申请信息：如贷款类型、贷款金额、贷款期限等。
信用历史：如逾期记录、信用额度、贷款数量等。
还款行为：如还款频率、还款金额、逾期天数等。
外部数据：如外部评分、经济环境等。
数据格式：CSV格式，文件名为output.csv，包含多个字段，涵盖客户的个人信息、信贷历史、贷款申请信息等。
来源信息：数据来源于信贷机构的客户数据，已进行匿名化处理。该数据集适用于信用风险评估、违约预测等研究。
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：适用于金融风险管理、信用评分建模等领域的学术研究，如违约预测模型构建、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构、信贷公司提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，降低信贷损失。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险。
此数据集特别适合用于探索信贷申请人的特征与违约风险之间的关系，构建预测模型，提高信贷决策的准确性和效率。
