本研究选取某股份制商业银行的客户信贷业务交易数据进行分析。信用风险在金融领域备受关注，银行根据客户资质进行评定，并考虑征信、贷款额度、贷款用途、贷款时间、还款能力、收入稳定性等多个因素进行综合分析。然而，在实际业务和模型构建中，面对高维稀疏特征和样本不平衡等问题，金融机构积极探索应用机器学习和数据挖掘方法，提高信用风险评估和预测能力。本研究使用Python编程语言和XGBoost机器学习系统对数据进行处理、探索、建模和决策分析。