贷款违约风险评估数据集LoanDefaultRiskAssessmentDataset-tzuchjehwu
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 信用评分, 机器学习, 金融风控, 贷款分析, 借款人, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自贷款申请与审批流程的数据，记录了借款人的个人信息、贷款详情以及最终的贷款状态，用于评估贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为2019年。
地理范围：数据未明确说明具体地理位置，但可推测为某一金融市场或贷款机构的业务数据。
数据维度：数据集包括33个字段，涵盖了借款人的基本信息（如性别、年龄、收入），贷款申请信息（如贷款金额、利率、贷款期限、贷款类型、贷款用途），以及信用评估相关指标（如信用评分、信用类型），以及贷款最终状态（是否违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_default.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于贷款申请相关数据，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于金融风控、信用风险建模和贷款违约预测等领域。
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：适用于金融风险管理、信用风险评估等领域的学术研究，例如贷款违约预测模型的构建与优化、影响贷款违约的关键因素分析。
行业应用：可以为金融机构、银行等提供数据支持，特别是在贷款审批流程的风险评估、贷款组合管理、信用评分模型的建立与优化等方面。
决策支持：支持金融机构在贷款决策、风险定价、信贷政策制定等方面的决策。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等相关课程的教学案例，帮助学生和从业者深入理解贷款违约风险。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，建立预测模型，并评估不同客户群体的风险水平，从而优化贷款决策和风险管理策略。
