个人贷款违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPrediction-braindeadcoder
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 信用风险, 金融风控, 机器学习, 风险评估, 数据分析, 贷款申请, 信用评分
数据概述：
该数据集包含来自金融机构的个人贷款数据，记录了贷款申请人的信用信息及最终的还款状态，用于评估个人贷款的违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一段时间内的贷款申请记录。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但通常代表美国或类似发达国家的贷款市场。
数据维度：数据集包括多种与贷款相关的变量，如：
credit.policy: 是否遵循信用政策（1代表是，0代表否）；
purpose: 贷款目的（如债务整合、信用卡、房屋改善等）；
int.rate: 贷款利率；
installment: 分期付款额；
log.annual.inc: 年收入对数；
dti: 债务收入比；
fico: FICO信用评分；
days.with.cr.line: 信用记录天数；
revol.bal: 循环信用余额；
revol.util: 循环信用利用率；
inq.last.6mths: 最近6个月的查询次数；
delinq.2yrs: 过去2年的违约次数；
pub.rec: 公共记录数量；
not.fully.paid: 是否未完全偿还贷款（1代表是，0代表否）。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data.csv，方便数据处理和建模分析。
该数据集主要用于信用风险评估、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、信用评估等领域的学术研究，如违约预测模型、信用评分模型优化等。
行业应用：为银行、消费金融公司等金融机构提供数据支持，尤其在贷款审批、风险定价、信用额度管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，优化贷款审批流程，降低信贷风险。
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信用风险评估。
此数据集特别适合用于构建和评估贷款违约预测模型，帮助用户提高信贷决策的准确性和效率，降低信贷损失。
