个人贷款违约风险预测训练数据集PersonalLoanDefaultRiskPredictionTrainingDataset-syxuming
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, 数据挖掘, 信用评分, 贷款申请, 数据分析
数据概述：
该数据集包含个人贷款申请相关数据，记录了贷款申请人的财务状况、贷款信息以及最终是否违约的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据字段特征推测为特定金融市场。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如loanAmnt（贷款金额）、interestRate（贷款利率）、employmentTitle（雇佣职称）、annualIncome（年收入）、verificationStatus（认证状态）、target（违约标签）、purpose（贷款目的）、postCode（邮政编码）、regionCode（地区编码）、dti（债务收入比）、ficoRangeLow（FICO信用评分下限）、ficoRangeHigh（FICO信用评分上限）、revolBal（循环信用余额）和revolUtil（循环信用利用率）。
数据格式：CSV格式，文件名为fin_train.csv，便于数据分析和机器学习模型的构建。
来源信息：数据来源于公开的金融数据集，经过了清洗和预处理。
该数据集适合用于金融风控、信用风险评估和违约预测等研究和应用。
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、贷款违约预测等领域的学术研究。
行业应用：为金融机构提供数据支持，用于评估贷款申请人的信用风险，优化贷款审批流程，降低坏账率。
决策支持：支持金融机构的风险管理决策，帮助其制定更合理的贷款政策和定价策略。
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信用风险评估的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估贷款违约预测模型，帮助用户识别高风险贷款申请人，优化风险管理策略。
