个人贷款违约风险预测数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionDataset-grawatschp
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, 机器学习, 信用评分, 数据分析, 贷款申请, 违约预测
数据概述：
该数据集包含来自贷款平台的个人贷款申请数据，记录了借款人的基本信息、贷款详情以及最终的还款状态，用于研究贷款违约风险。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未限定具体地区，但包含了借款人地址信息。
数据维度：包括贷款金额、贷款期限、利率、雇佣时长、房屋所有权状况、年收入、验证状态、贷款状态、贷款用途、州、债务收入比、逾期记录、信用评分、查询次数、公开记录、循环余额、循环利用率、总账户数、初始列表状态、未偿还本金、总付款额、回收金额、收款费用、最后一次付款金额、收款情况、申请类型、当前逾期账户数、总收款金额、总当前余额、总循环额度、过去24个月内开立的账户数、平均当前余额、可用余额、循环利用率等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含loan-10klrn.csv, loan-10ktes.csv, loan-10ksolex.csv三个文件，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于个人贷款违约风险预测、信用评分建模以及金融风控领域的研究。
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，如违约预测模型的开发与优化、信用风险因素分析等。
行业应用：为金融机构提供数据支持，尤其适用于贷款审批、风险定价、信贷策略优化等环节。
决策支持：支持金融机构的风险评估和决策，提升贷款业务的盈利能力和风险控制水平。
教育和培训：作为金融风控、信用风险管理等课程的案例分析材料，帮助学生和从业人员理解贷款违约风险的影响因素。
此数据集特别适合用于探索借款人特征与贷款违约之间的关系，帮助用户构建预测模型，提高贷款决策的准确性和效率。
