贷款违约风险预测数据集LoanDefaultRiskPrediction-ifeadewumi
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险预测, 金融风控, 机器学习, 时间序列分析, 经济指标, 客户行为, 贷款数据
数据概述：
该数据集包含贷款相关数据，用于预测贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2001年至2023年，涵盖了多个年份的经济和贷款数据。
地理范围：数据包含不同国家或地区的贷款相关信息，具体国家信息可在economic_indicators.csv中找到。
数据维度：
Train.csv: 包含贷款的详细信息，包括贷款ID、客户ID、国家ID、贷款类型、贷款金额、还款金额、放款日期、到期日期、贷款期限、借款人类型（新/老客户）、贷款方出资额、贷款方应还款额以及目标变量（target，表示是否违约）。
Test.csv: 与Train.csv结构相似，但缺少目标变量，用于模型测试。
economic_indicators.csv: 包含了各个国家或地区的经济指标，如通货膨胀率、GDP增长率等，用于辅助风险预测。
SampleSubmission.csv: 提交格式示例，包含贷款ID和预测的违约概率。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源未知，但经过了结构化处理，方便进行数据分析和建模。
该数据集适合用于贷款违约风险预测模型的建立和评估。
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，如违约预测模型、风险因素分析等。
行业应用：为金融机构、贷款平台等提供数据支持，尤其是在贷款审批、风险定价、客户管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制策略制定，优化信贷决策流程，提升贷款组合的风险管理水平。
教育和培训：作为金融风险管理、机器学习课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解贷款风险预测。
此数据集特别适合用于探索影响贷款违约的关键因素，构建预测模型，并评估不同策略对风险管理的影响，帮助用户实现更精准的风险控制和更优化的信贷决策。
