个人贷款违约风险预测数据集LoanDefaultRiskPredictionDataset-dc04492
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款风险, 信用评估, 违约预测, 机器学习, 金融风控, 数据分析, 收入评估, 借款人信息
数据概述：
该数据集包含个人贷款申请人的相关信息，记录了借款人的财务状况、个人属性以及贷款是否违约的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，可以理解为反映特定时期的贷款情况快照。
地理范围：数据来源于印度，涵盖了多个邦和城市。
数据维度：数据集包括多个维度的数据，如：
Id：借款人唯一标识符；
Gross_Income：总收入；
Expenses：支出；
Net_Income：净收入；
Age：年龄；
Gender：性别；
Experience：工作经验年限；
Marital_Status：婚姻状况；
House_Ownership：房屋所有权状况；
Car_Ownership：是否有车；
Profession：职业；
City：所在城市；
State：所在邦；
Current_Job_Yrs：现任工作年限；
Current_House_Yrs：现居房屋年限；
Nos_Family_Members：家庭成员数量；
Credit_Type：信用类型；
Credit_Score：信用评分；
Co-Applicant_Credit_Type：共同申请人的信用类型；
Risk_Flag：贷款违约标识（0代表未违约，1代表违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为Loan_Prediction_Dataset.csv，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于贷款风险评估、信用评分建模以及违约预测等相关研究。
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、信用评估模型构建等领域的学术研究，如贷款违约预测模型、信用评分模型优化等。
行业应用：可以为金融机构提供数据支持，特别是在信贷审批、风险管理、客户关系管理等方面。
决策支持：支持金融机构的风险控制决策，优化贷款策略，降低坏账率。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等课程的案例分析素材，帮助学生和从业者理解贷款风险评估和预测方法。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与贷款违约风险之间的关系，帮助用户构建预测模型，实现风险预警，优化信贷决策。
