用户信用风险评估数据集UserCreditRiskAssessment-peymannaseri
数据来源：互联网公开数据
标签：信用风险, 用户画像, 风险评估, 二元分类, 金融风控, 数据分析, 机器学习, 风险预测
数据概述：
该数据集包含用户信用风险评估相关数据，记录了用户的信用风险标识。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：数据未限定地域范围，可用于通用信用风险评估研究。
数据维度：数据集包含两列：“id”（用户唯一标识符）和“risk_flag”（风险标识，0代表低风险，1代表高风险）。
数据格式：CSV格式，文件名为my.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的数据集，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于信用风险评估、风险预测和二元分类任务。
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、风险管理等领域的研究，如信用风险预测模型构建、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构、消费金融公司等提供数据支持，用于客户信用评分、贷款审批、风险控制等方面。
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、数据分析等课程的实训材料，帮助学生理解风险评估流程，掌握数据建模技能。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险预测模型，帮助用户识别高风险用户，优化信贷决策。
