银行个人贷款申请预测数据集BankPersonalLoanModellingDataset-saramah
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款预测, 金融风控, 客户画像, 机器学习, 银行, 客户行为分析, 信用风险评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自银行的客户信息，记录了客户的基本属性、财务状况以及是否申请个人贷款的情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的客户静态数据。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但ZIPCode（邮政编码）字段暗示了客户的地域分布。
数据维度：包括“ID”（客户编号）、“Age”（年龄）、“Experience”（工作年限）、“Income”（收入）、“ZIPCode”（邮政编码）、“Family”（家庭人数）、“CCAvg”（信用卡平均消费）、“Education”（教育程度）、“Mortgage”（房屋抵押贷款）、“PersonalLoan”（是否申请个人贷款）、“Securities-Account”（是否有证券账户）、“CD-Account”（是否有定期存款账户）、“Online”（是否使用网上银行）、“CreditCard”（是否有信用卡）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Bank_Personal_Loan_Modelling(1).csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于客户信用风险评估、个人贷款申请预测以及客户行为分析。
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、客户关系管理（CRM）等领域的学术研究，如信用评分模型构建、客户细分研究等。
行业应用：为银行、金融机构提供数据支持，特别是在个人贷款审批、风险控制、营销策略制定等方面。
决策支持：支持银行等机构进行贷款决策，优化贷款审批流程，提高风险控制水平。
教育和培训：作为金融数据分析、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解信用风险评估与贷款预测。
此数据集特别适合用于探索影响个人贷款申请的因素，帮助用户构建预测模型、优化贷款审批流程、提升风险管理水平。
