贷款违约风险评估数据集LoanDefaultRiskAssessment-jayam93
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 金融风控, 信用评分, 贷款分析, 机器学习, 数据挖掘, 违约预测
数据概述：
该数据集包含贷款相关数据，记录了借款人的个人信息、贷款信息以及最终的贷款状态，可用于评估贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录年份为2019年。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段信息推测可能涉及多个地区。
数据维度：包括ID、年份、性别、贷款类型、商业贷款属性、贷款金额、利率、利息率差、前期费用、贷款期限、一次性还款情况、房产价值、担保方式、收入、信用类型、信用评分、年龄、申请提交方式、贷款价值比（LTV）、地区和贷款状态（Status）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为loanDATASET01.csv，方便进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步整理。
该数据集适合用于金融风险管理、信用评估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，例如构建贷款违约预测模型、分析影响违约的关键因素等。
行业应用：可以为银行、金融机构和信贷公司提供数据支持，特别是在贷款审批、风险定价、信贷策略制定等方面。
决策支持：支持金融机构进行风险控制和信贷决策，优化贷款组合，降低违约损失。
教育和培训：作为金融风控、机器学习和数据挖掘课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解贷款违约风险评估。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化信贷决策流程，并提升风险管理水平。
