信贷违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPredictionDataset-huonglientrinh
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, 数据分析, 风险评估, 银行贷款
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的客户申请信息，记录了客户的个人财务状况、贷款信息以及是否发生违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为历史客户信息快照。
地理范围：数据未限定特定区域，但可能涵盖全球范围内的信贷申请人。
数据维度：数据集包括客户的身份信息、贷款合同类型、性别、是否有房产、子女数量、收入、贷款金额、年金、商品价格等多个维度。其中application_train_cleaned.csv 文件包含一个名为 "TARGET" 的字段，用于标识客户是否违约（1表示违约，0表示未违约）。
数据格式：CSV格式，包含application_train_cleaned.csv (训练集) 和 application_test_cleaned.csv (测试集) 两个文件，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于信贷机构的客户申请数据，经过清洗和预处理，去除了敏感信息，并进行了特征工程。
该数据集适合用于信贷风险评估、违约预测、客户信用评分等研究和应用。
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、客户细分等方面的学术研究，如探索影响客户违约的关键因素、建立预测模型等。
行业应用：为银行、信贷机构、消费金融公司等提供数据支持，尤其在信贷审批、风险定价、贷后管理等方面有实际应用价值。
决策支持：支持信贷机构的风险控制决策，帮助优化贷款策略，降低不良贷款率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生和从业者掌握相关技能。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷违约预测模型，帮助用户识别高风险客户，优化信贷决策，提升风险管理水平。
