数据集基于东莞市住房公积金原始缴存明细数据，严格按照《广东省公共数据管理办法》及金融监管数据安全规范进行脱敏清洗后，利用Python及Spark大数据处理框架，构建多维度时间窗口统计与趋势分析模型，生成了一系列具有风险识别价值的高度浓缩型智力字段，包括稳定性评估类指标、合规性判断类指标、成长性分析类指标。该数据集可有效应用于金融机构信贷风控场景（如企业贷款资质评估、小微企业授信额度测算）、政府监管部门风险预警（如企业经营异常监测、区域性金融风险识别）及人力资源服务机构的信用评价等场景，显著提升了原始公积金数据在金融风控领域的应用价值与决策效率。

1、数据来源及预处理：来源于东莞市住房公积金缴存明细数据，经过梳理、剔除整理，且按金融监管数据标准进行初步标准化。 2、数据加工处理模型：基于预处理后数据，利用Python及Spark大数据处理框架，并通过以下计算方式得到加工字段，公式详见数据结构说明。 趋势类字段：采用线性回归拟合，计算近3个月、近6个月、近3年的缴存人数趋势值、缴存金额趋势值及月环比波动率； 稳定性评估字段：构建缴存行为连续性判断模型，识别断缴、补缴事件并计算连续缴存年限；通过缴存人数与金额的分布特征分析，生成左/右区间分布标签； 3、标准及规定：严格遵循 JR/T 0171-2020《个人金融信息保护技术规范》 、 GB/T 35273-2020《信息安全技术个人信息安全规范》 及《住房公积金基础数据标准》（建金〔2014〕）相关要求处理数据； 4、隐私及合规化处理：数据加工前，对个人敏感信息脱敏，职工姓名、身份证号、个人账户等字段在原始数据提供方本地删除或掩码；单位名称用统一社会信用代码替代并建独立映射表，数据集仅保留代码形式；金额类字段用区间分箱技术离散化，避免精确数值泄露；群体层面统计分析结果。

该数据集契合数字经济发展核心需求，可在多维度场景发挥关键作用： 1、在金融机构信贷风控领域，商业银行、持牌消费金融公司及小额贷款机构可将其作为贷前审核与贷中监测的补充数据源，调用“单位缴存稳定性评分”等衍生字段，结合传统征信数据构建企业信用评估模型。如针对小微企业授信，银行可分析缴存人数与金额变化识别骗贷行为； 2、供应链金融场景中，保理机构可利用相关字段判断供应商经营持续性，调整融资额度与风险定价，降低不良贷款率。在政府监管部门风险预警方面，地方金融监管局等可基于该数据集建立企业经营异常监测预警平台，通过横向比对与纵向追踪发现风险信号，为地方政府提供系统性风险早期预警，支撑决策。 3、在人力资源服务机构信用评价应用中，猎头公司等可利用该数据集评估企业雇主品牌实力与员工福利保障水平，为求职者提供参考；人力资源咨询公司可开发评级产品服务投资机构尽职调查。

单位名称 缴存月份 公积金缴存地 初缴年月 "缴存人数 左区间" "缴存人数 右区间" 稳定性评估类指标 合规性判断类指标 成长性分析类指标： "月缴存额总额 左区间" "月缴存额总额 右区间" "员工月缴存额总额 左区间" "员工月缴存额总额 右区间" "单位月缴存总额 左区间" "单位月缴存总额 右区间" "近三年缴存人数趋势变化 左区间" "近三年缴存人数趋势变化 右区间" "近三年单位月缴存金额趋势变化 左区间" "近三年单位月缴存金额趋势变化 右区间" 公积金缴纳年限 近半年是否存在断缴 近半年是否存在补缴 缴存人数月环比情况 单位缴存金额月环比情况 近半年缴存人数趋势 近3个月缴存人数趋势 1f3c998e425a732896695e7f44fb8986fc9c587c057f349f4898e67eae4c864e 2025-08 广东省东莞市 2022-12 0 10 0 1000 0 1000 0 1000 0 -50 0 -50 2 N N 0 0 0 0 27fc62462ace27f0f746aed42a9c599efc9 附件下载

字段 单位名称 缴存月份 公积金缴存地 初缴年月 缴存人数左区间 缴存人数右区间 稳定性评估类指标 月缴存额总额左区间 月缴存额总额右区间 员工月缴存额总额左区间 员工月缴存额总额右区间 单位月缴存总额左区间 单位月缴存总额右区间 近三年缴存人数趋势变化左区间 近三年缴存人数趋势变化右区间 近三年单位月缴存金额趋势变化左区间 近三年单位月缴存金额趋势变化右区间 合规性判断类指标 公积金缴纳年限 近半年是否存在断缴 近半年是否存在补缴 成长性分析类指标： 缴存人数月环比情况 单位缴存金额月环比情况 近半年缴存人数趋势 近3个月缴存人数趋势