信用评分模型构建-信贷违约风险预测数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分,风险评估,信贷违约,机器学习,金融风控,时间序列,二元分类,信贷产品
数据概述：
本数据集旨在用于信用评分模型的构建与验证，主要用于预测客户的信贷违约风险。数据集包含了与信贷产品相关的多个特征变量，以及表示客户是否发生违约的标签。数据来源于信贷申请和历史还款记录，经过脱敏处理后用于学术研究和模型开发。数据集包含训练集和测试集，训练集带有目标变量，用于模型训练；测试集不包含目标变量，用于评估模型的泛化能力。
数据集中包含以下字段类型：
* 标识符字段： 唯一标识每笔信贷申请的ID。
* 目标变量： flag，表示客户是否违约，1代表违约，0代表未违约。
* 时间相关字段： 描述了信贷产品的时间属性，例如信贷产品开设时间、还款时间等。
* 信用历史字段： 记录了客户的还款行为，包括逾期情况、逾期天数、逾期金额等。
* 信用额度相关字段： 记录了信贷产品的额度信息，包括信用额度、已使用额度等。
* 状态编码字段： 编码了信贷产品的状态、账户类型、货币类型、信贷类型等信息。
* 二元标志字段： 标识了特定情况，例如是否存在逾期、是否超限等。
数据用途概述：
该数据集主要用于信用评分模型的构建和验证，可用于：
* 信贷风险评估： 预测客户的信贷违约概率，辅助信贷决策。
* 信用评分模型开发： 训练机器学习模型，构建信用评分卡。
* 风险管理： 识别高风险客户，采取相应的风险控制措施。
* 数据分析与研究： 研究信贷违约的影响因素，探索信贷风险管理方法。
* 教育培训： 用于金融风控、信用评分等相关课程的教学和实践。
