个人贷款申请人资格评估数据集

个人贷款申请人资格评估数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：个人贷款, 银行, 客户, 资格评估, 金融, 信用, 机器学习, 预测 数据概述： 本数据集包含5000个样本，每个样本代表一个申请个人贷款的客户。数据集包含14个字段，旨在帮助建立分类模型，预测客户是否具备获得贷款的资格。数据来源于亚马逊网络服务。

字段定义如下：

1. ID：客户唯一标识符
2. Age：客户年龄
3. Experience：客户从业年限
4. Income：客户年收入（千美元）
5. ZipCode：客户家庭住址邮编
6. Family：客户家庭规模
7. CCAvg：客户月均信用卡消费额（千美元）
8. Education：客户教育水平（1: 本科, 2: 研究生, 3: 高级/专业）
9. Mortgage：客户房屋抵押贷款价值（千美元）
10. Personal Loan (y)：客户是否接受了个人贷款（1: 是, 0: 否）
11. Securities Account：客户是否在该银行拥有证券账户（1: 是, 0: 否）
12. CD Account：客户是否在该银行拥有定期存款账户（1: 是, 0: 否）
13. Online：客户是否使用网上银行服务（1: 是, 0: 否）
14. CreditCard：客户是否使用由Universal Bank发行的信用卡（1: 是, 0: 否）

数据用途概述： 该数据集可用于构建和评估个人贷款申请资格的预测模型。 适用于银行风险管理、客户信用评估、贷款审批流程优化等场景。 数据分析师和机器学习工程师可以利用此数据进行特征工程、模型训练和模型评估，从而提升贷款审批的效率和准确性。 此外，该数据集也可用于教育和研究，帮助学习者理解信用风险评估的原理和方法。