个人借贷风险评估数据集PersonalLoanRiskAssessmentDataset-sndpred
数据来源：互联网公开数据
标签：借贷分析, 风险评估, 信用评分, 违约预测, 金融科技, 数据挖掘, 机器学习, 信贷市场
数据概述：
该数据集包含来自借贷平台的数据，记录了个人借款的详细信息，用于信用风险评估和违约预测。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围，从“issue_d”字段推断，最早可追溯到2014年11月，到2015年1月。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但根据地址信息（address字段）推测，可能主要集中在美国。
数据维度：数据集包括贷款金额（loan_amnt）、贷款期限（term）、利率（int_rate）、分期付款额（installment）、信用等级（grade）、sub_grade、雇佣信息（emp_title, emp_length）、住房情况（home_ownership）、年收入（annual_inc）、验证状态（verification_status）、贷款发放日期（issue_d）、贷款状态（loan_status）、贷款用途（purpose）、借款标题（title）、负债收入比（dti）、最早信用记录时间（earliest_cr_line）、公开信用账户数（open_acc）、公开记录（pub_rec）、循环信用余额（revol_bal）、循环信用利用率（revol_util）、总信用账户数（total_acc）、初始列表状态（initial_list_status）、申请类型（application_type）、抵押贷款账户数（mort_acc）、公开破产记录（pub_rec_bankruptcies）以及地址信息（address）等。
数据格式：CSV格式，文件名为loan_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的借贷平台信息，已进行标准化处理。
该数据集适合用于信用风险评估，违约预测，以及信贷市场研究。
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、借贷市场分析等领域的学术研究，如违约概率建模、影响违约因素分析等。
行业应用：可以为金融科技公司、银行等机构提供数据支持，尤其是在风险控制、贷款审批、客户细分等方面。
决策支持：支持信贷机构的风险管理决策，帮助优化贷款策略，提高盈利能力。
教育和培训：作为金融、数据科学、机器学习等相关专业课程的实训材料，帮助学生理解信用风险评估的流程和方法。
此数据集特别适合用于构建和评估信用风险模型，预测贷款违约的可能性，并探索影响借款人信用状况的因素，从而帮助用户实现风险最小化和收益最大化。
