非洲信贷风险评估数据集AfricanCreditScoringChallengeData-esperance01
数据来源：互联网公开数据
标签：信贷风险, 信用评分, 机器学习, 风险评估, 贷款违约, 非洲, 金融科技, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自非洲地区的信贷数据，用于评估信贷风险和预测贷款违约情况。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时期的信贷交易快照。
地理范围：数据覆盖非洲地区，具体国家或地区未在数据集描述中明确说明。
数据维度：数据集包含多个文件，其中Train.csv和Test.csv为核心数据文件，包含贷款申请人的相关信息和贷款交易详情。主要数据项包括：贷款ID、客户ID、国家ID、贷款类型、贷款总额、应还总额、放款日期、到期日、贷款期限、新/复借、放款人出资额等。SampleSubmission.csv提供了提交预测结果的格式。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据导入、分析和处理。VariableDefinitions.txt文件提供了变量的定义。
来源信息：数据来源于非洲信贷风险评估挑战赛，旨在促进非洲金融领域的信用风险评估研究。
该数据集适合用于信贷风险建模、贷款违约预测、信用评分模型构建等。
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、机器学习算法在金融领域的应用等研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，帮助其评估信贷风险、优化贷款决策、提高风险管理水平。
决策支持：支持金融机构的风险控制、贷款审批、定价策略等决策制定。
教育和培训：作为金融风险管理、信用评分、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解信贷风险评估。
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，提升信贷风险评估的准确性。
