贷款违约风险评估数据集LoanDefaultRiskAssessmentDataset-miftawadam
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, 金融风控, 机器学习, 贷款分析, 数据建模, 违约预测
数据概述：
该数据集包含贷款相关数据，记录了借款人的信用信息和贷款表现，用于评估贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间跨度，可视为一个静态的贷款数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但包含了不同借款人的信用信息。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括贷款金额（loan_amnt）、贷款期限（term）、利率（int_rate）、月还款额（installment）、信用等级（grade）、雇佣年限（emp_length）、年收入（annual_inc）、贷款状态（loan_status，1代表未违约，0代表已违约）、负债收入比（dti）、公开信用账户数量（open_acc）、公共记录数量（pub_rec）、循环信用余额（revol_bal）、房屋所有权状态（home_ownership，包括MORTGAGE、OWN、RENT）、贷款用途（purpose，包括car、credit_card、debt_consolidation、home_improvement、major_purchase、medical、other、small_business）等。
数据格式：CSV格式，文件名为finalcsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，已进行清洗和处理。
该数据集适合用于金融风险评估、信用评分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：适用于金融领域和风险管理领域的学术研究，如贷款违约预测模型构建、信用风险评估方法研究等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，尤其在贷款审批、风险控制、信用评级等方面。
决策支持：支持金融机构的贷款决策，优化风险管理策略，提高贷款组合的盈利能力。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和从业者深入理解贷款违约风险评估。
此数据集特别适合用于构建和评估贷款违约预测模型，从而帮助用户优化风险管理策略，提高贷款业务的效率和安全性。
