个人贷款违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-parkhw0921
数据来源：互联网公开数据
标签：贷款违约, 风险评估, 金融风控, 信用评分, 机器学习, 数据分析, 客户画像, 二分类
数据概述：
该数据集包含个人贷款相关信息，用于预测贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为一段时间内的贷款快照数据。
地理范围：数据未限定具体地理范围，但数据记录反映了个人贷款市场的情况。
数据维度：数据集包含以下关键字段：
Loan_id：贷款唯一标识符。
DBR：债务收入比（Debt-to-income ratio），以百分比表示。
Income：个人收入。
TENURE：贷款期限，以月为单位。
balance：贷款余额。
paid：过去6个月的还款次数。
num6mdlq：过去6个月的逾期次数。
max6dlq：过去6个月的最长逾期时间。
Target：违约标签（0表示未违约，1表示违约）。
数据格式：CSV格式，文件名为Loan_datacsv，便于数据分析和建模。数据已进行结构化处理。
该数据集适用于个人贷款违约风险预测、信用风险评估等相关研究。
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、信用评分模型构建等领域的学术研究，如探索不同特征对贷款违约的影响。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于构建和优化贷款审批流程，提高风险控制水平。
决策支持：支持金融机构进行客户信用评估和风险定价，辅助制定贷款策略。
教育和培训：作为金融风控、机器学习等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解贷款风险评估流程。
此数据集特别适合用于构建预测模型，评估个人贷款的违约概率，从而优化信贷决策，降低金融风险。
