karggle上Credit Risk Assessment数据集大概是什么时间的，来自哪里的

kaggle上的Credit Risk Assessment数据集来自于一个名为Home Credit的金融公司，是该公司为了评估客户信用风险而收集和整理的数据。该数据集包含了多个方面的数据，如客户的个人信息、工作信息、贷款信息、信用卡信息等，其中有一些指标是由Home Credit自行计算得出的。

至于数据集的时间信息，我没有找到明确的发布日期，但是根据数据中的一些时间戳信息可以看出，数据集的时间跨度大概在2014年到2017年之间。需要注意的是，该数据集是由一家金融公司自行收集和整理的，因此在使用时需要了解该公司的数据收集和处理方法，评估数据的可靠性和适用性。

相关问题

风险管理 风险评估技术(risk management - risk assessment techniques

### 回答1：
风险管理是一种系统方法，用于确定、评估和应对可能对组织目标造成不利影响的风险。风险评估技术是风险管理过程中重要的一环，用于评估和量化不同风险的潜在影响和概率。

在风险评估技术中，常用的方法包括定性评估和定量评估。定性评估是通过主观判断来评估风险的潜在影响和概率。这种评估方法通常用于较为主观的风险，例如法律风险或声誉风险。评估的结果通常是根据专家的经验和直觉进行的，以描述性词汇（如高、中、低）来表示风险程度。

而定量评估则是使用数学模型和统计方法来量化风险的潜在影响和概率。这种评估方法通常用于更具量化的风险，例如财务风险或项目风险。评估的结果通常以数字或概率为基础，可以通过数学统计、模拟仿真或数据分析等方法来计算。

除了定性和定量评估外，还有一些其他的风险评估技术，如头脑风暴、场景分析、事件树和因果图等。这些方法可根据具体情况和需要选用，以帮助组织全面评估和理解风险，并采取相应的措施来管理和减轻潜在风险。

总的来说，风险管理和风险评估技术是组织在制定决策和采取行动之前必须进行的重要步骤。通过评估和量化风险，组织能够更好地了解潜在风险的影响，避免或减轻不良后果，并制定有效的风险管理策略来保护组织的利益。

### 回答2：
风险管理是一种系统化的方法，用于识别、评估和应对可能对组织目标实现造成负面影响的风险。风险评估技术是风险管理过程中的一个重要组成部分，用于对风险进行定量或定性评估。

在风险评估中，我们常用的技术包括但不限于以下几种：

1. 定性评估：该技术主要通过专家判断和经验来对风险进行主观评估。通过讨论、会议和头脑风暴等方法，就风险的可能性、影响程度以及相关控制措施等进行评估和分析。

2. 定量评估：该技术主要基于数字化方法和数据分析，通过数学模型和统计方法来对风险进行量化评估。例如，使用风险概率和风险影响矩阵来计算风险的优先级，或使用风险指标和风险指数来量化风险的大小。

3. 样本分析：该技术是基于搜集和分析一定数量的风险数据来评估风险的发生概率和影响程度。通过分析历史数据、案例研究和统计分析等方法，可以获得更准确的风险评估结果。

4. 文件检查：该技术是结合审查和检查文件等手段，评估组织内部已有的风险管理措施是否符合标准和法规要求，从而判断风险控制的有效性和完整性。

总的来说，风险评估技术可以根据实际情况选择合适的方法和工具，既包括主观评估的定性技术，也包括客观评估的定量技术。通过对风险的全面评估，可以帮助组织更好地识别和应对可能的威胁，提高风险管理的有效性和效率。

### 回答3：
风险管理是指通过识别、评估和应对各种潜在风险，保护企业的利益和资产，并提高决策的准确性和可靠性的过程。风险评估技术是风险管理中的重要工具，用于确定风险的可能性和严重性，以便制定相应的计划和措施来管理风险。

常用的风险评估技术包括但不限于以下几种：

1.定性评估：根据专家判断和经验，主观地对风险进行评估，并按照其严重性和紧急性进行分类。这种评估方法可以快速和简便地确定风险的优先级，但结果可能受制于个人主观因素。

2.定量评估：采用数学和统计方法，通过收集和分析大量的数据，对风险进行量化评估。这种评估方法可以更准确地确定风险的可能性和影响程度，但需要投入更多的时间和成本。

3.事件树分析：通过构建逻辑树结构，系统地对风险事件的可能发生过程和影响进行分析和评估。这种评估方法可以清晰地显示风险事件的因果关系和路径，有助于识别关键风险因素和控制措施。

4.失效模式与影响分析（FMEA）：通过对系统、设备或过程中潜在失效模式的辨识、评估和优先排序，确定可能导致重大影响的高风险事件，并采取预防措施。这种评估方法主要用于产品设计和工艺控制，可以提前预见潜在问题并采取措施消除或减轻风险。

5.故障树分析：通过构建事件树的逆向版本，分析和评估导致特定事件发生的故障和失效事件的可能性和严重性。这种评估方法可以确定多个因素引发某一事件的可能性，并对风险进行优化和管理。

风险评估技术的选择取决于具体情况和评估目的，不同的技术可结合使用，以综合评估风险的全面性和准确性。通过使用适当的风险评估技术，企业可以更好地识别和管理潜在风险，从而保护自身利益，并提高决策的科学性和可靠性。

与Prediction and risk assessment of extreme weather events based on gumbel copula function类似的文献

以下是与“Prediction and risk assessment of extreme weather events based on gumbel copula function”类似的文献推荐：

1. "Multivariate Extreme Value Theory for Risk Assessment" by Alexander McNeil, Rüdiger Frey, and Paul Embrechts. This book provides a comprehensive overview of multivariate extreme value theory and its applications to risk assessment, including the use of copulas.

2. "Spatial dependence in extreme precipitation: A copula-based approach" by Claudia Tebaldi, Michael B. McElroy, and Laurent A. Bouwer. This paper discusses the use of copulas to model the spatial dependence of extreme precipitation events, and demonstrates the usefulness of this approach for risk assessment and prediction.

3. "A comparison of copula-based and traditional frequency analysis methods for extreme rainfall estimation" by Jian Liu, Hong Guan, and Xiaoguang Wang. This paper compares the performance of copula-based and traditional frequency analysis methods for extreme rainfall estimation, and provides insights into the strengths and weaknesses of each approach.

4. "Copula-based approach to modeling extreme wind speeds and gusts" by Xing Yu and Lulu Liu. This paper presents a copula-based approach for modeling extreme wind speeds and gusts, and shows how this approach can be used for risk assessment and prediction.

5. "Estimating the probability of extreme floods using copula-based bivariate frequency analysis" by Tae-Young Kim and Seungho Lee. This paper proposes a copula-based bivariate frequency analysis method for estimating the probability of extreme floods, and demonstrates its effectiveness using real-world data.