贷款申请审批影响因素分析数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款审批,信用风险,金融建模,机器学习,信贷分析,申请人信息,贷款产品,审批状态
数据概述：
本数据集包含了来自金融机构的52,000份贷款申请的详细信息，提供了关于影响贷款审批决策的各种因素的深入见解。该数据集对于信用风险分析、金融建模和预测分析具有极高的价值。通过分析该数据，可以深入了解哪些因素对贷款审批的可能性起着关键作用，并评估信用风险，构建稳健的信用评分系统。
数据列包括：
Applicant_ID：每个贷款申请的唯一标识符。
Gender：申请人的性别（男/女）。
Age：申请人的年龄。
Marital_Status：申请人的婚姻状况（单身/已婚）。
Dependents：申请人的受抚养人数。
Education：申请人的教育程度（本科/非本科）。
Employment_Status：申请人的就业状况（受雇、自雇、失业）。
Occupation_Type：职业类型，提供关于申请人工作性质的见解（受薪、商业、其他）。
Residential_Status：居住类型（自有、租赁、抵押）。
City/Town：申请人居住的城市或城镇。
Annual_Income：申请人的总年收入，是贷款资格的关键因素。
Monthly_Expenses：申请人的月支出，表明其财务义务。
Credit_Score：申请人的信用评分，反映其信用worthiness。
Existing_Loans：申请人正在服务的现有贷款数量。
Total_Existing_Loan_Amount：申请人所有现有贷款的总额。
Outstanding_Debt：申请人尚未偿还的剩余债务额。
Loan_History：申请人之前的贷款历史（良好/不良），表明其还款可靠性。
Loan_Amount_Requested：申请人申请的贷款金额。
Loan_Term：贷款期限，以月为单位。
Loan_Purpose：贷款的目的（例如，房屋、汽车、教育、个人、商业）。
Interest_Rate：适用于贷款的利率。
Loan_Type：贷款类型（有担保/无担保）。
Co-Applicant：表示是否有共同申请人（是/否）。
Bank_Account_History：申请人的银行账户历史，显示过去的交易和可靠性。
Transaction_Frequency：申请人银行账户中财务交易的频率（低/中/高）。
Default_Risk：申请人拖欠贷款的风险等级（低/中/高）。
Loan_Approval_Status：贷款申请的最终决定（已批准/已拒绝）。
数据用途概述：
该数据集适用于信用风险评估、贷款审批预测、客户细分、贷款产品定价等多种应用场景。金融机构可以利用该数据改进贷款审批流程，优化风险管理策略，并开发更精准的信用评分模型。研究人员可以利用该数据探索影响贷款审批的关键因素，分析不同人口统计学特征与贷款违约风险之间的关系，并评估贷款政策的有效性。此外，该数据集也适用于教育和培训，帮助学习者理解贷款审批流程和信用风险管理。
