信贷违约预测客户标签数据集CreditDefaultPredictionCustomerLabels-moragarciaalvarez
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷违约, 风险管理, 客户行为, 机器学习, 二元分类, 金融风控, 数据标注, 客户画像
数据概述：
该数据集包含信贷客户的标签数据，记录了客户是否发生信贷违约的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为金融机构的客户数据。
数据维度：数据集包括“customer_ID”（客户唯一标识）和“target”（目标变量，0表示未违约，1表示违约）两个字段，适用于二分类任务。
数据格式：CSV格式，文件名为train_labels_sampled.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行抽样。
该数据集适合用于信贷违约预测模型的构建与验证。
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，如客户信用风险评估、违约预测模型构建等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险管理、客户分层等领域。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低信贷风险。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解信贷风险评估方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信贷违约预测模型，帮助用户预测客户违约的可能性，实现风险控制和优化信贷决策的目标。
