贷款违约风险评估数据集LoanDefaultRiskAssessmentDataset-siddharthsingh501
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, 客户画像, 金融风控, 机器学习, 贷款申请, 数据分析
数据概述：
该数据集包含贷款申请人的相关信息，记录了贷款相关的多种特征，用于预测贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据未明确地理范围，但根据数据字段推测可能来自特定地区或国家。
数据维度：数据集包括多种客户属性和贷款相关信息，例如：客户收入、是否有车、是否有自行车、是否有未偿还贷款、是否有房、子女数量、贷款金额、贷款年金、共同申请人、客户收入类型、客户教育程度、客户婚姻状况、客户性别、贷款合同类型、客户住房类型、居住地人口相对比例、年龄（天）、就业天数、注册天数、身份证发放天数、自有房屋年龄、手机标签、家庭电话标签、工作电话标签、客户职业、客户家庭成员数量、客户城市评级、申请流程日、申请流程小时、客户永久匹配标签、客户工作联系标签、组织类型、评分来源1、评分来源2、评分来源3、社交圈违约情况、电话号码变更情况、信用局信息、以及违约结果（Default）。
数据格式：CSV格式，文件名为Dataset.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开数据集，用于贷款违约风险的预测分析。
该数据集适合用于信用风险建模、客户细分以及信贷决策优化等领域。
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、信用评分模型研究、客户行为分析等学术研究。
行业应用：为银行、消费金融公司等提供数据支持，尤其在贷款审批、风险控制、客户管理等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险评估、定价策略制定和客户关系管理决策。
教育和培训：作为金融风控、信用评分、机器学习等课程的实践案例，帮助学生和从业者深入理解风险评估。
此数据集特别适合用于构建和评估贷款违约预测模型，从而帮助金融机构优化信贷决策流程，降低违约风险。
