银行破产预测数据集2010-2020年-arkanpramanaputra
数据来源：互联网公开数据
标签：银行破产，金融数据，预测模型，数据分析，机器学习，商业智能，金融风险，财务管理
数据概述：该数据集包含来自多个来源的银行财务数据，记录了2010年至2020年间银行的财务状况和经营指标，适用于银行破产预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2010年到2020年。
地理范围：数据涵盖了全球范围内的多个银行，包括不同国家和地区的银行。
数据维度：数据集包括银行的财务指标，如总资产，总负债，流动比率，资产负债率，净利润等。还包括银行的经营指标，如贷款总额，存款总额等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于多个公开的金融报告和学术研究，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融风险分析，银行经营状况评估及机器学习模型训练等领域的应用，尤其是在银行破产预测方面具有重要价值。
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：适用于银行破产预测，金融风险评估等研究，如识别高风险银行，分析破产前的指标变化趋势等。
行业应用：可以为银行，金融机构提供数据支持，特别是在风险管理和信贷决策方面。
决策支持：支持银行破产预测模型的构建，帮助金融机构制定风险控制和战略规划。
教育和培训：作为金融工程，数据分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解银行破产预测，金融风险评估等技术。
此数据集特别适合用于探索银行破产预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的破产预测，优化风险管理，提高金融稳定性和盈利能力。
