信用评分预测数据集CreditScoringPredictionDataset-ihorpryshchepa
数据来源：互联网公开数据
标签：信用评分, 风险评估, 贷款违约, 机器学习, 数据建模, 金融风控, 信用风险, 数据分析
数据概述：
该数据集包含用于信用评分建模与风险评估的客户信用相关数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注来源地区，但数据特征与欧美金融市场常见指标相似。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如客户ID（client_id）、债务收入比（DIR）、年龄（Age）、贷款数量（NumLoans）、房地产贷款数量（NumRealEstateLoans）、受抚养人数（NumDependents）、30-59天逾期次数（Num30-59Delinquencies）、60-89天逾期次数（Num60-89Delinquencies）、收入（Income）、信用额度使用率（BalanceToCreditLimit）以及90天以上逾期（Delinquent90，仅在训练集中出现）等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集（credit_scoring_train.csv）和测试集（credit_scoring_test.csv）两个文件，训练集包含目标变量Delinquent90，测试集用于模型预测。
数据来源：数据来源于公开的信用评分数据集，已进行匿名化处理，便于模型训练与评估。
该数据集适合用于信用风险建模、贷款违约预测、信用评分卡构建等。
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、信用评分模型研究、以及机器学习模型的比较与优化等学术研究。
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、风险定价等。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化信贷策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、数据挖掘、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和从业者掌握信用评分建模技能。
此数据集特别适合用于探索信用风险的影响因素，构建和评估信用评分模型，预测客户的违约概率，从而优化信贷决策。
