信贷违约风险预测数据集CreditDefaultRiskPredictionDataset-shivamanhar
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, 银行, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自信贷机构的客户申请信息，用于预测客户的信贷违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的客户申请记录的快照。
地理范围：数据未限定地理范围，但可推测为涵盖多个地区的客户申请数据。
数据维度：数据集包括客户的个人信息、财务状况、贷款信息以及其他相关特征。关键字段包括客户ID（SK_ID_CURR）、是否违约（TARGET，仅在application_train.csv中）、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。此外，还包含了客户申请时提供的其他信息，如工作信息、家庭信息、社会人口统计信息以及与信用局的交互信息。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含三个文件：application_train.csv（训练集，包含目标变量TARGET）、application_test.csv（测试集，不含目标变量）和sample_submission.csv（提交样例）。
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，例如，探索影响信贷违约的关键因素，开发更精准的风险评估模型。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，用于客户信用评估、贷款审批、风险定价以及贷后管理。
决策支持：支持金融机构优化信贷策略，提高贷款审批效率，降低坏账损失。
教育和培训：作为金融风险管理、数据科学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉信贷数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于构建信贷违约预测模型，评估不同客户的信用风险，并支持金融机构制定更有效的风险管理策略，最终目标是提高贷款组合的质量。
